論文の概要: SuperYOLO: Super Resolution Assisted Object Detection in Multimodal Remote Sensing Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.13351v2
• Date: Sat, 8 Apr 2023 09:50:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-11 23:24:44.327170
• Title: SuperYOLO: Super Resolution Assisted Object Detection in Multimodal Remote Sensing Imagery
• Title（参考訳）: superyolo: マルチモーダルリモートセンシング画像における超解像支援オブジェクト検出
• Authors: Jiaqing Zhang, Jie Lei, Weiying Xie, Zhenman Fang, Yunsong Li, Qian Du
• Abstract要約: マルチモーダルデータを融合し,マルチスケールオブジェクトに対して高分解能(HR)オブジェクト検出を行うSuperYOLOを提案する。 提案モデルでは,最先端モデルと比較して,精度と速度のトレードオフが良好である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.216230299131404
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurately and timely detecting multiscale small objects that contain tens of pixels from remote sensing images (RSI) remains challenging. Most of the existing solutions primarily design complex deep neural networks to learn strong feature representations for objects separated from the background, which often results in a heavy computation burden. In this article, we propose an accurate yet fast object detection method for RSI, named SuperYOLO, which fuses multimodal data and performs high-resolution (HR) object detection on multiscale objects by utilizing the assisted super resolution (SR) learning and considering both the detection accuracy and computation cost. First, we utilize a symmetric compact multimodal fusion (MF) to extract supplementary information from various data for improving small object detection in RSI. Furthermore, we design a simple and flexible SR branch to learn HR feature representations that can discriminate small objects from vast backgrounds with low-resolution (LR) input, thus further improving the detection accuracy. Moreover, to avoid introducing additional computation, the SR branch is discarded in the inference stage, and the computation of the network model is reduced due to the LR input. Experimental results show that, on the widely used VEDAI RS dataset, SuperYOLO achieves an accuracy of 75.09% (in terms of mAP50 ), which is more than 10% higher than the SOTA large models, such as YOLOv5l, YOLOv5x, and RS designed YOLOrs. Meanwhile, the parameter size and GFLOPs of SuperYOLO are about 18 times and 3.8 times less than YOLOv5x. Our proposed model shows a favorable accuracy and speed tradeoff compared to the state-of-the-art models. The code will be open-sourced at https://github.com/icey-zhang/SuperYOLO.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシング画像(RSI)から数十画素の小型物体を高精度かつタイムリーに検出することは依然として困難である。 既存のソリューションのほとんどは、背景から分離されたオブジェクトの強力な特徴表現を学ぶために、複雑なディープニューラルネットワークを設計している。 本稿では、マルチモーダルデータを融合し、補助超解像(SR)学習を用いて高分解能(HR)オブジェクト検出を行い、検出精度と計算コストの両方を考慮したRSIの高精度かつ高速なオブジェクト検出手法であるSuperYOLOを提案する。 まず,対称コンパクトマルチモーダル融合(mf)を用いて各種データから補足情報を抽出し,rsiにおける小物体検出を改善する。 さらに、低分解能(LR)入力で小さな物体を広い背景から識別できるHR特徴表現を学習するための単純で柔軟なSR分岐を設計し、検出精度をさらに向上する。 さらに、追加の計算を導入するのを避けるため、推論段階でSR分岐を破棄し、LR入力によりネットワークモデルの計算を低減させる。 実験結果によると、広く使われているVEDAI RSデータセットでは、SuperYOLOの精度は75.09%(mAP50)であり、YOLOv5l、YOLOv5x、RSの設計したYOLOrsなど、SOTAの大型モデルよりも10%以上高い。 一方、SuperYOLOのパラメータサイズとGFLOPは、YOLOv5xの約18倍、3.8倍小さい。 提案モデルでは,最先端モデルと比較して精度と速度のトレードオフが良好である。 コードはhttps://github.com/icey-zhang/SuperYOLO.comでオープンソース化される。

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