ORSIFlow：光学リモートセンシングにおける顕著物体検出のための、サリエンシに導かれた整流フロー

arXiv cs.CV / 2026/4/27

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要点

ORSIFlowは、複雑な背景や低コントラストなどの課題がある光学リモートセンシングの顕著物体検出を解決するための、サリエンシ誘導型整流フロー・フレームワークとして提案されました。
ORSIFlowはORSI-SODを、決定論的な潜在フロー生成問題として再定式化し、拡散ベース手法の抱える確率的サンプリングの欠点や高い計算コストを回避します。
フリーズ（固定）した変分オートエンコーダを用いてコンパクトな潜在空間でサリエンシマスクを生成し、少数ステップでの効率的推論を実現します。
サリエンシの精度向上のために、グローバルな意味識別を行うSalient Feature Discriminatorと、境界を精密に補正するSalient Feature Calibratorの2つのモジュールを設計しています。
複数の公開ベンチマークでの実験により、従来手法よりも大幅に効率が改善されたうえで最先端性能を達成したと報告されています。

Abstract

光学リモートセンシング画像の顕著物体検出（ORSI-SOD）は、複雑な背景、低いコントラスト、不規則な物体形状、そして物体スケールの大きな変動により、依然として困難です。既存の識別的手法は顕著性マップを直接回帰しますが、近年の拡散ベースの生成アプローチは確率的サンプリングによるばらつきと高い計算コストの問題があります。本論文では、ORSI-SODを決定論的な潜在フロー生成問題として再定式化する、顕著性ガイド付き矯正フロー・フレームワークORSIFlowを提案します。ORSIFlowは、凍結した変分オートエンコーダによって構築されたコンパクトな潜在空間で顕著性マスク生成を行い、数ステップのみで効率的な推論を可能にします。顕著性への認識を高めるために、グローバルなセマンティック識別のためのSalient Feature Discriminator（顕著特徴識別器）と、境界の精密なリファインのためのSalient Feature Calibrator（顕著特徴キャリブレータ）を設計します。複数の公開ベンチマークに対する大規模な実験の結果、ORSIFlowは、効率が大幅に改善されたうえで、最先端の性能を達成することが示されました。