論文の概要: An advanced YOLOv3 method for small object detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02809v1
- Date: Tue, 6 Dec 2022 07:58:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-07 17:00:18.361784
- Title: An advanced YOLOv3 method for small object detection
- Title（参考訳）: 小物体検出のための高度なYOLOv3法
- Authors: Baokai Liu, Fengjie He, Shiqiang Du, Jiacheng Li, Wenjie Liu
- Abstract要約: 本研究は,特徴写像の受容領域を広げるために,拡張畳み込みを用いた特徴融合と拡張畳み込みに基づく戦略を提案する。
実験により, 従来のYOLOv3ネットワークよりも, 小物体や隠蔽物体の検出精度が高いことがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.906551456030129
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent years, object detection has achieved a very large performance
improvement, but the detection result of small objects is still not very
satisfactory. This work proposes a strategy based on feature fusion and dilated
convolution that employs dilated convolution to broaden the receptive field of
feature maps at various scales in order to address this issue. On the one hand,
it can improve the detection accuracy of larger objects. On the other hand, it
provides more contextual information for small objects, which is beneficial to
improving the detection accuracy of small objects. The shallow semantic
information of small objects is obtained by filtering out the noise in the
feature map, and the feature information of more small objects is preserved by
using multi-scale fusion feature module and attention mechanism. The fusion of
these shallow feature information and deep semantic information can generate
richer feature maps for small object detection. Experiments show that this
method can have higher accuracy than the traditional YOLOv3 network in the
detection of small objects and occluded objects. In addition, we achieve 32.8\%
Mean Average Precision on the detection of small objects on MS COCO2017 test
set. For 640*640 input, this method has 88.76\% mAP on the PASCAL VOC2012
dataset.
- Abstract（参考訳）: 近年、オブジェクト検出は、非常に大きな性能向上を達成しているが、小さなオブジェクトの検出結果はまだ十分ではない。
本研究は, 拡張畳み込みを用いた機能融合と拡張畳み込みに基づく戦略を提案し, この問題に対処するために, 様々なスケールで特徴写像の受容領域を広げる。
一方、より大きな物体の検出精度を向上させることができる。
一方,小型オブジェクトに対してよりコンテキスト情報を提供し,小型オブジェクトの検出精度の向上に有効である。
特徴マップ内のノイズをフィルタリングして小オブジェクトの浅い意味情報を取得し、多スケール融合特徴モジュールとアテンション機構を用いて、より小さなオブジェクトの特徴情報を保存する。
これらの浅い特徴情報と深い意味情報の融合は、小さな物体検出のためによりリッチな特徴マップを生成することができる。
実験により, 従来のYOLOv3ネットワークよりも, 小物体や隠蔽物体の検出精度が高いことがわかった。
さらに,MS COCO2017 テストセット上での微小物体検出における平均平均精度を 32.8 % とする。
640*640入力の場合、PASCAL VOC2012データセット上の88.76\% mAPを持つ。
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