---
aliases:
  - hypo
tags:
  - диссер
---
### П2. Предложен иерархический информативно-усиливающий и фильтрующий механизм InfoScore для трёхуровневого текстового промпта

Предложен иерархический информативно-усиливающий и фильтрующий механизм InfoScore для трёхуровневого текстового промпта (L1 — overview, L2 — full description, L3 — cross-view fingerprint) и шаблона метаданных (T_meta) в задаче перекрёстной геолокализации БПЛА, отличающийся от известных методов мультигранулярного текстового представления (Long-CLIP [Zhang, ECCV 2024], DGTRS-CLIP [Chen, 2025], LRSCLIP, GeoText-1652 [Chu, ECCV 2024], MPS-CLIP) тем, что (1) каждому уровню промпта присваивается независимый SM-InfoScore, оцениваемый в собственном обучаемом подпространстве; (2) уровневая агрегация осуществляется через информационно-взвешенную сумму с приоритетом cross-view fingerprint L3 как наиболее инвариантного к виду компонента; (3) механизм одновременно реализует усиление (boost при высокой информативности уровня) и фильтрацию (подавление шумных / низкоинформативных уровней), что обеспечивает повышение Recall@1 на University-1652 / SUES-200 / DenseUAV на δ ≥ 1,0 % абс. и устойчивость к деградации отдельных уровней промпта без необходимости перепроектирования энкодера.
#### N2_H1 — Гипотеза приоритета L3 (cross-view fingerprint). 
- *Формулировка:* максимальное вознаграждение в иерархическом InfoScore стабильно получает L3 (топологический cross-view fingerprint вида «18 tightly packed rooftops along a diagonal main road…»); удаление L3 даёт большее снижение R@1, чем удаление L1 или L2. 
- *Обоснование:* MGS²-Net (arXiv:2602.10704, 2025) и MRGeo (arXiv:2603.12587, 2025) показали ценность инвариантных к виду топологических признаков; Long-CLIP (arXiv:2403.15378, ECCV 2024) подтвердил, что primary-component capture важнее full-text alignment. 
- *Критерий проверки:* ΔR@1(no L3) − ΔR@1(no L1) ≥ 0,7 %, p < 0,05; InfoScore(L3) > InfoScore(L2) > InfoScore(L1), p < 0,05. 
- *Эксперимент:* leave-one-level-out ablation × визуализация распределения InfoScore по уровням × cross-area split на University-1652 + SUES-200 на трёх высотах.
####  N2_H2 — Гипотеза комплементарности T_meta и T_L3. 
* *Формулировка:* T_meta (численные метаданные — высота, yaw) и T_L3 (топологический семантический fingerprint) несут существенно различную информацию: |ρ(InfoScore(T_meta), InfoScore(T_L3))| < 0,2; их совместное включение даёт прирост R@1 ≥ сумма индивидуальных приростов − 0,3 %. 
* *Обоснование:* CGSI (Sun et al., IEEE T-CSVT 2025, doc 11145113) и MBF (Zhu et al., Sensors 2023, doi:10.3390/s23020720) показали, что UAV-status text улучшает CVGL независимо от семантических описаний. 
* *Критерий проверки:* корреляция Пирсона |ρ| < 0,2; R@1(T_meta + T_L3) ≥ R@1(T_meta) + R@1(T_L3) − R@1(baseline) − 0,3 %. 
* *Эксперимент:* ablation {T_meta on/off} × {T_L3 on/off} × correlation analysis на SUES-200 (с явной вариативностью высот).
####  N2_H3 — Гипотеза фильтрующего действия при шумных уровнях. 
* *Формулировка:* при искусственном зашумлении одного из уровней (например, замена L2 на случайные описания других сцен) иерархический InfoScore автоматически снижает вклад зашумлённого уровня, R@1 деградирует не более чем на 0,5 % абс. (baseline с равными весами уровней деградирует на ≥ 2,0 %). 
* *Обоснование:* QMF (Zhang et al., ICML 2023, arXiv:2306.02050) — quality-aware веса дают provable generalization advantage; C²MF (arXiv:2603.26629, 2025) — устойчивость per-instance credibility. 
* *Критерий проверки:* при p_noise(L2) = 50 % ΔR@1(hierarchical InfoScore) ≥ −0,5 %; ΔR@1(baseline) ≤ −2,0 %. 
* *Эксперимент:* per-level noise injection на val-сплите University-1652 и DenseUAV.
####  N2_H4 — Гипотеза о выгоде раздельных подпространств vs. общего. 
* *Формулировка:* учёт InfoScore в индивидуальных обучаемых подпространствах для L1, L2, L3, T_meta даёт R@1 на ≥ 0,4 % абс. выше, чем общее подпространство, поскольку статистики признаков уровней существенно различаются (T_meta — узкое распределение шаблонов; L2 — широкое семантическое; L3 — топологическое). 
* *Обоснование:* DGTRS-CLIP (arXiv:2503.19311, 2025) и LRSCLIP показали, что short/long тексты требуют разной curriculum-схемы выравнивания. 
* *Критерий проверки:* R@1(per-level subspace) − R@1(shared subspace) ≥ 0,4 %, p < 0,05. 
* *Эксперимент:* shared 1 проекция vs. 4 раздельные проекции в TextFusionMLP.
####  N2_H5 — Гипотеза совместимости П1 + П2. 
* *Формулировка:* П1 (ARGF-InfoScore на residual) и П2 (иерархический InfoScore на промпте) аддитивны: их совместное применение даёт прирост R@1 ≥ сумма индивидуальных приростов − 0,3 % абс. 
* *Обоснование:* PFED (arXiv:2510.22582, 2025) показал, что hierarchical distillation + MI-based Multi-view Refinement аддитивны (что подтверждает аддитивность InfoScore-механизмов на разных слоях). 
* *Критерий проверки:* 2 × 2 ablation, ΔR@1(P1+P2) ≥ ΔR@1(P1) + ΔR@1(P2) − 0,3 %.
* *Эксперимент:* полная 2×2-сетка на University-1652 + SUES-200.








