Fugu-MT 論文翻訳(概要): Cascaded Zoom-in Detector for High Resolution Aerial Images

論文の概要: Cascaded Zoom-in Detector for High Resolution Aerial Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08747v1
Date: Wed, 15 Mar 2023 16:39:21 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2023-03-16 12:52:46.739481
Title: Cascaded Zoom-in Detector for High Resolution Aerial Images
Title（参考訳）: 高分解能空中画像用カスケードズームイン検出器
Authors: Akhil Meethal, Eric Granger, Marco Pedersoli
Abstract要約: 密度誘導型トレーニングと推論のために検出器自体を再利用した効率的なカスケードズームイン検出器を提案する。トレーニング中、密度作物が配置され、新しいクラスとしてラベル付けされ、トレーニングデータセットの強化に使用される。このアプローチはどんな検出器にも容易に統合でき、標準検出プロセスに大きな変化は生じない。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.944309759825902
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Detecting objects in aerial images is challenging because they are typically composed of crowded small objects distributed non-uniformly over high-resolution images. Density cropping is a widely used method to improve this small object detection where the crowded small object regions are extracted and processed in high resolution. However, this is typically accomplished by adding other learnable components, thus complicating the training and inference over a standard detection process. In this paper, we propose an efficient Cascaded Zoom-in (CZ) detector that re-purposes the detector itself for density-guided training and inference. During training, density crops are located, labeled as a new class, and employed to augment the training dataset. During inference, the density crops are first detected along with the base class objects, and then input for a second stage of inference. This approach is easily integrated into any detector, and creates no significant change in the standard detection process, like the uniform cropping approach popular in aerial image detection. Experimental results on the aerial images of the challenging VisDrone and DOTA datasets verify the benefits of the proposed approach. The proposed CZ detector also provides state-of-the-art results over uniform cropping and other density cropping methods on the VisDrone dataset, increasing the detection mAP of small objects by more than 3 points.
Abstract（参考訳）: 空中画像中の物体を検出することは、通常、高解像度画像上に均一に分散された混み合った小さな物体からなるため、難しい。密度クロッピングは、密集した小さな物体領域を高分解能で抽出処理するこの小さな物体検出を改善するために広く用いられる方法である。しかし、これは通常、他の学習可能なコンポーネントを追加して行われ、標準検出プロセスよりもトレーニングと推論を複雑にする。本稿では,密度誘導型学習と推論のために検出器自体を再利用する,効率的なカスケード型ズームイン検出器を提案する。トレーニング中、密度作物が配置され、新しいクラスとしてラベル付けされ、トレーニングデータセットの強化に使用される。推論中、密度作物はまず基底クラスオブジェクトとともに検出され、次に第2段階の推論のために入力される。このアプローチはどんな検出器にも容易に統合でき、空中画像検出で一般的な一様収穫法のような標準検出プロセスに大きな変化は生じない。 VisDroneとDOTAデータセットの空中画像による実験結果から,提案手法の利点が検証された。提案するcz検出器は、visdroneデータセット上の均一なクロッピングおよび他の密度クロッピング法に対する最先端の結果も提供し、小さなオブジェクトの検出マップを3ポイント以上増加させる。

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