Краткое содержание

arXiv:2511.14203v1 Тип объявления: кросс Аннотация: Повторная идентификация морских судов (Re-ID) играет ключевую роль в развитии систем морского мониторинга и интеллектуального ситуационного анализа. Однако некоторые существующие методы повторной идентификации судов напрямую заимствованы из алгоритмов, ориентированных на пешеходов, что делает их плохо приспособленными для решения уникальных проблем, присущих изображениям судов, особенно больших внутриклассовых вариаций и более серьезных случаев отсутствия локальных частей, что приводит к появлению выбросов среди образцов одного класса. Для преодоления этих трудностей мы предлагаем сеть трансформеров с учетом мультимасштабных корреляций (Multi-scale Correlation-aware Transformer Network — MCFormer), которая явно моделирует мультимасштабные корреляции по всему входному набору данных, чтобы подавить негативное влияние выбросов с внутриклассовыми вариациями или отсутствием локальных деталей, включающую два новых модуля: модуль глобальной корреляции (Global Correlation Module — GCM) и модуль локальной корреляции (Local Correlation Module — LCM). В частности, GCM формирует глобальную матрицу сходства аффинности