論文の概要: Uncertainty-Aware Gradient Stabilization for Small Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01803v2
• Date: Thu, 10 Jul 2025 11:21:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-11 16:40:15.078721
• Title: Uncertainty-Aware Gradient Stabilization for Small Object Detection
• Title（参考訳）: 微小物体検出のための不確実性を考慮したグラディエント安定化
• Authors: Huixin Sun, Yanjing Li, Linlin Yang, Xianbin Cao, Baochang Zhang,
• Abstract要約: 不確実性を考慮したグラディエント安定化(Uncertainty-Aware Gradient Stabilization, UGS)は、勾配を安定化するための分類タスクとしてオブジェクトローカライゼーションを再構成するフレームワークである。 UGSは一貫してアンカーベース、アンカーフリー、そして小さな物体検出装置を改良している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.7883732168552
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite advances in generic object detection, there remains a performance gap in detecting small objects compared to normal-scale objects. We reveal that conventional object localization methods suffer from gradient instability in small objects due to sharper loss curvature, leading to a convergence challenge. To address the issue, we propose Uncertainty-Aware Gradient Stabilization (UGS), a framework that reformulates object localization as a classification task to stabilize gradients. UGS quantizes continuous labels into interval non-uniform discrete representations. Under a classification-based objective, the localization branch generates bounded and confidence-driven gradients, mitigating instability. Furthermore, UGS integrates an uncertainty minimization (UM) loss that reduces prediction variance and an uncertainty-guided refinement (UR) module that identifies and refines high-uncertainty regions via perturbations. Evaluated on four benchmarks, UGS consistently improves anchor-based, anchor-free, and leading small object detectors. Especially, UGS enhances DINO-5scale by 2.6 AP on VisDrone, surpassing previous state-of-the-art results.
• Abstract（参考訳）: 汎用オブジェクト検出の進歩にもかかわらず、通常の大規模オブジェクトと比較して小さなオブジェクトを検出する場合のパフォーマンスギャップは依然として残っている。 従来の物体定位法は、よりシャープな損失曲率により小さな物体の勾配不安定性に悩まされ、収束の難しさを招いた。 この問題に対処するために,オブジェクトの局所化を安定化するための分類タスクとして再構成するフレームワークであるUncertainty-Aware Gradient Stabilization (UGS)を提案する。 UGSは連続ラベルを非一様離散表現の間隔に定量化する。 分類に基づく目的の下で、ローカライゼーションブランチは、不安定を緩和する、有界および信頼駆動的な勾配を生成する。 さらに、UGSは予測分散を低減する不確実性最小化(UM)損失と、摂動による高不確実性領域を識別・精錬する不確実性誘導改良(UR)モジュールを統合する。 4つのベンチマークで評価され、UGSは一貫してアンカーベース、アンカーフリー、そして小さな物体検出器を誘導する。 特に、UGSはDINO-5scaleをVisDroneの2.6 APで強化し、これまでの最先端の結果を上回っている。

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