論文の概要: TransVisDrone: Spatio-Temporal Transformer for Vision-based Drone-to-Drone Detection in Aerial Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08423v2
• Date: Sat, 26 Aug 2023 00:54:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-30 01:34:39.028666
• Title: TransVisDrone: Spatio-Temporal Transformer for Vision-based Drone-to-Drone Detection in Aerial Videos
• Title（参考訳）: TransVisDrone: 空中ビデオにおける視覚に基づくドローン間検出のための時空間変換器
• Authors: Tushar Sangam, Ishan Rajendrakumar Dave, Waqas Sultani, Mubarak Shah
• Abstract要約: 視覚的フィードを用いたドローンからドローンへの検知は、ドローンの衝突の検出、ドローンの攻撃の検出、他のドローンとの飛行の調整など、重要な応用がある。 既存の手法は計算コストがかかり、非エンドツーエンドの最適化に追随し、複雑なマルチステージパイプラインを持つため、エッジデバイス上でのリアルタイムデプロイメントには適さない。 計算効率を向上したエンドツーエンドのソリューションを提供する,シンプルで効果的なフレームワークであるitTransVisDroneを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.92385818430939
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Drone-to-drone detection using visual feed has crucial applications, such as detecting drone collisions, detecting drone attacks, or coordinating flight with other drones. However, existing methods are computationally costly, follow non-end-to-end optimization, and have complex multi-stage pipelines, making them less suitable for real-time deployment on edge devices. In this work, we propose a simple yet effective framework, \textit{TransVisDrone}, that provides an end-to-end solution with higher computational efficiency. We utilize CSPDarkNet-53 network to learn object-related spatial features and VideoSwin model to improve drone detection in challenging scenarios by learning spatio-temporal dependencies of drone motion. Our method achieves state-of-the-art performance on three challenging real-world datasets (Average Precision@0.5IOU): NPS 0.95, FLDrones 0.75, and AOT 0.80, and a higher throughput than previous methods. We also demonstrate its deployment capability on edge devices and its usefulness in detecting drone-collision (encounter). Project: \url{https://tusharsangam.github.io/TransVisDrone-project-page/}.
• Abstract（参考訳）: 視覚フィードを用いたドローン対ドローン検出には、ドローン衝突の検出、ドローン攻撃の検出、他のドローンとの飛行調整など、重要な応用がある。 しかし、既存の手法は計算コストがかかり、非エンドツーエンドの最適化に従い、複雑なマルチステージパイプラインを持つため、エッジデバイスでのリアルタイムデプロイメントには適さない。 本稿では,計算効率の高いエンドツーエンドソリューションを提供する,単純かつ効率的なフレームワークである \textit{transvisdrone}を提案する。 我々はCSPDarkNet-53ネットワークを用いてオブジェクト関連空間特徴とVideoSwinモデルを学習し、ドローンの動きの時空間依存性を学習することで、挑戦的なシナリオにおけるドローン検出を改善する。 nps 0.95, fldrones 0.75, aot 0.80の3つの挑戦的実世界のデータセット(平均精度@0.5iou)において最先端の性能を達成し, 従来の手法よりも高いスループットを実現する。 また,エッジデバイスへの展開能力と,ドローンコラボレーション(encounter)検出における有用性を示す。 プロジェクト: \url{https://tusharsangam.github.io/transvisdrone-project-page/}

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