論文の概要: Dense Multiscale Feature Fusion Pyramid Networks for Object Detection in UAV-Captured Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.10643v1
• Date: Sat, 19 Dec 2020 10:05:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-01 11:14:12.459230
• Title: Dense Multiscale Feature Fusion Pyramid Networks for Object Detection in UAV-Captured Images
• Title（参考訳）: UAV撮像画像における物体検出のための高密度マルチスケールフュージョンピラミッドネットワーク
• Authors: Yingjie Liu
• Abstract要約: 本研究では,よりリッチな特徴を可能な限り得ることを目的とした,高密度多スケール特徴融合ピラミッドネットワーク(dmffpn)と呼ばれる新しい手法を提案する。 具体的には、密度の高い接続は、異なる畳み込み層からの表現を完全に活用するように設計されている。 VisDrone-DETと呼ばれるドローンベースのデータセットの実験は、我々の方法の競争力を示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.09065034043031667
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although much significant progress has been made in the research field of object detection with deep learning, there still exists a challenging task for the objects with small size, which is notably pronounced in UAV-captured images. Addressing these issues, it is a critical need to explore the feature extraction methods that can extract more sufficient feature information of small objects. In this paper, we propose a novel method called Dense Multiscale Feature Fusion Pyramid Networks(DMFFPN), which is aimed at obtaining rich features as much as possible, improving the information propagation and reuse. Specifically, the dense connection is designed to fully utilize the representation from the different convolutional layers. Furthermore, cascade architecture is applied in the second stage to enhance the localization capability. Experiments on the drone-based datasets named VisDrone-DET suggest a competitive performance of our method.
• Abstract（参考訳）: 深層学習による物体検出の研究分野では大きな進歩が見られたが、uavで撮影された画像で顕著に発音される小型物体には依然として課題がある。 これらの問題に対処するためには、小さなオブジェクトの十分な特徴情報を抽出できる特徴抽出法を探求する必要がある。 本稿では,情報伝達と再利用を改良し,よりリッチな特徴を可能な限り得ることを目的とした,高密度多スケール特徴融合ピラミッドネットワーク(dmffpn)と呼ばれる新しい手法を提案する。 具体的には、密結合は、異なる畳み込み層からの表現を完全に活用するように設計されている。 さらに、第2段階でカスケードアーキテクチャを適用して、ローカライゼーション能力を向上させる。 VisDrone-DETと名付けられたドローンベースのデータセットの実験から,本手法の競合性能が示唆された。

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