海上船舶再識別のためのマルチスケール相関対応トランスフォーマー

海上船舶再識別（Re-ID）は、海洋監視とインテリジェントな状況認識システムの向上において重要な役割を果たしています。従来の船舶Re-ID手法は主に歩行者向けのアルゴリズムを応用しており、船舶画像特有の問題、特にアイデンティティ内の変動や局所部品の欠損によって生じる外れ値の問題に対処しきれていません。これらの課題を克服するために、多スケールの相関を明示的にモデル化できるマルチスケール相関対応トランスフォーマーネットワーク（MCFormer）を提案します。MCFormerは、グローバル相関モジュール（GCM）とローカル相関モジュール（LCM）の2つの新しいモジュールを組み込み、すべての入力画像間の相関を分析し、外れ値の悪影響を抑えることを目的としています。実験結果として、MCFormerは3つのベンチマークにおいて最先端の性能を達成しました。