Fugu-MT 論文翻訳(概要): Object Detection in Aerial Images: What Improves the Accuracy?

論文の概要: Object Detection in Aerial Images: What Improves the Accuracy?

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.08763v1
Date: Fri, 21 Jan 2022 16:22:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-01-24 13:05:55.054039
Title: Object Detection in Aerial Images: What Improves the Accuracy?
Title（参考訳）: 空中画像における物体検出:精度が向上する理由
Authors: Hashmat Shadab Malik, Ikboljon Sobirov, and Abdelrahman Mohamed
Abstract要約: 空中画像における物体検出問題に対して,ディープラーニングに基づく物体検出手法が積極的に研究されている。本研究では,空中物体検出におけるFaster R-CNNの影響について検討し,航空画像の性能向上のための数多くの戦略を探求する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.857292888257144
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Object detection is a challenging and popular computer vision problem. The problem is even more challenging in aerial images due to significant variation in scale and viewpoint in a diverse set of object categories. Recently, deep learning-based object detection approaches have been actively explored for the problem of object detection in aerial images. In this work, we investigate the impact of Faster R-CNN for aerial object detection and explore numerous strategies to improve its performance for aerial images. We conduct extensive experiments on the challenging iSAID dataset. The resulting adapted Faster R-CNN obtains a significant mAP gain of 4.96% over its vanilla baseline counterpart on the iSAID validation set, demonstrating the impact of different strategies investigated in this work.
Abstract（参考訳）: 物体検出は困難で一般的なコンピュータビジョン問題である。この問題は、様々な対象カテゴリーにおけるスケールと視点の著しい変化により、空中画像においてさらに困難である。近年,空中画像における物体検出問題に対して,ディープラーニングに基づく物体検出手法が積極的に研究されている。本研究では,空中物体検出における高速r-cnnの効果を調査し,その性能向上のための多数の戦略を検討する。挑戦的なiSAIDデータセットについて広範な実験を行った。その結果得られたFaster R-CNNは、iSAID検証セット上のバニラベースラインよりも4.96%大きなmAPゲインを得、この研究で調査された様々な戦略の影響を実証した。

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