语义感知的舰船检测：视觉-语言集成
计算机视觉与模式识别
2025-08-25 v1
摘要
遥感图像中的舰船检测是一个具有广泛应用的关键任务，如海洋活动监测、航运物流和环境研究。然而，现有方法常常难以捕获细粒度的语义信息，限制了其在复杂场景中的有效性。为解决这些挑战，我们提出了一个新型检测框架，将视觉-语言模型（VLMs）与多尺度自适应滑动窗口策略相结合。为促进语义感知的舰船检测（SASD），我们引入了ShipSem-VL，一个专为捕获细粒度舰船属性而设计的专业视觉-语言数据集。我们通过三个明确定义的任务评估了该框架，提供了该方法性能的全面分析，证明了其在多个角度上推动SASD的有效发展。
引用
@article{arxiv.2508.15930,
title = {Semantic-Aware Ship Detection with Vision-Language Integration},
author = {Jiahao Li and Jiancheng Pan and Yuze Sun and Xiaomeng Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.15930},
year = {2025}
}
备注
5 pages