Scalpel-SAM：赤外線小型物体検出のための半教師あり学習パラダイム
Research Paper#Computer Vision, Object Detection, Semi-Supervised Learning, Infrared Imaging🔬 Research|分析: 2026年1月3日 16:27•
公開: 2025年12月27日 05:59
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この論文は、赤外線小型物体検出（IR-SOT）におけるデータ不足という重要な問題に取り組み、SAM（Segment Anything Model）を活用した半教師あり学習アプローチを提案しています。中核的な貢献は、Hierarchical MoE Adapterを使用してSAMから知識を抽出し、軽量なダウンストリームモデルに転送する、新しい2段階のパラダイムにあります。これは、IR-SOTにおける高いアノテーションコストに対処し、最小限のアノテーションで完全教師あり学習手法と同等以上の性能を示すため、重要です。