赤外線小目標検出における表現の再考：周波数領域からの一般化可能な視点によるクロスドメイン性の理解

arXiv cs.CV / 2026/4/3

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要点

本論文は、赤外線小目標検出（IRSTD）が識別的な学習表現に大きく依存する一方で、多くの手法が避けられないクロスドメインの分布シフト下で十分に一般化できていないと主張する。
周波数領域の観点からIRSTDの表現を捉え直し、ドメイン不一致の主要な手がかりとしてスペクトル位相の不整合を特定するS$^2$CPNetを提案する。
クロスドメインの頑健性を高めるために、より一般化可能な目標認識を実現する位相整流モジュール（PRM）を導入する。
さらに、スキップ接続における直交アテンション機構（OAM）を用いて位置情報を保持し、選択的スタイル再構成（SSR）によってドメイン固有のパターンへの過学習を抑えることで、表現の品質を向上させる。
3つのIRSTDデータセットにまたがる実験により、本手法は多様なクロスドメインのテスト設定において最先端（SOTA）の性能を達成することを示す。