論文の概要: Focus-and-Detect: A Small Object Detection Framework for Aerial Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12976v1
• Date: Thu, 24 Mar 2022 10:43:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-25 12:38:59.958372
• Title: Focus-and-Detect: A Small Object Detection Framework for Aerial Images
• Title（参考訳）: Focus-and-Detect: 空中画像のための小さな物体検出フレームワーク
• Authors: Onur Can Koyun, Reyhan Kevser Keser, \.Ibrahim Batuhan Akkaya, Beh\c{c}et U\u{g}ur T\"oreyin
• Abstract要約: 我々はFocus-and-Detectと呼ばれる2段階のオブジェクト検出フレームワークを提案する。 第1段階は、焦点領域を構成するオブジェクトのクラスタを生成する。 第2段階は対象検出器ネットワークであり、焦点領域内の物体を予測する。 提案した2段階のフレームワークは,VisDrone検証データセットのAPスコアが42.06であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.911678487931003
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Despite recent advances, object detection in aerial images is still a challenging task. Specific problems in aerial images makes the detection problem harder, such as small objects, densely packed objects, objects in different sizes and with different orientations. To address small object detection problem, we propose a two-stage object detection framework called "Focus-and-Detect". The first stage which consists of an object detector network supervised by a Gaussian Mixture Model, generates clusters of objects constituting the focused regions. The second stage, which is also an object detector network, predicts objects within the focal regions. Incomplete Box Suppression (IBS) method is also proposed to overcome the truncation effect of region search approach. Results indicate that the proposed two-stage framework achieves an AP score of 42.06 on VisDrone validation dataset, surpassing all other state-of-the-art small object detection methods reported in the literature, to the best of authors' knowledge.
• Abstract（参考訳）: 近年の進歩にもかかわらず、空中画像における物体検出は依然として困難な課題である。 空中画像の特定の問題は、小さな物体、密集した物体、異なる大きさの物体、異なる向きの物体などの検出問題を難しくする。 小型オブジェクト検出問題に対処するため,Focus-and-Detectと呼ばれる2段階オブジェクト検出フレームワークを提案する。 ガウス混合モデルによって監視される物体検出ネットワークからなる第一段階は、集束領域を構成する物体のクラスターを生成する。 第2段階は、同じく物体検出器ネットワークであり、焦点領域内の物体を予測する。 Incomplete Box Suppression (IBS) 法も提案され, 地域探索手法のトランケーション効果を克服した。 その結果、2段階のフレームワークはVisDrone検証データセット上で42.06のAPスコアを達成し、文献で報告されている他の最先端の小さなオブジェクト検出手法を最大限に活用した。

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