論文の概要: YOLO-Drone:Airborne real-time detection of dense small objects from high-altitude perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06925v1
• Date: Fri, 14 Apr 2023 05:21:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-17 14:44:01.769541
• Title: YOLO-Drone:Airborne real-time detection of dense small objects from high-altitude perspective
• Title（参考訳）: YOLO-Drone:高高度からの高密度微小物体の空中リアルタイム検出
• Authors: Li Zhu, Jiahui Xiong, Feng Xiong, Hanzheng Hu, Zhengnan Jiang
• Abstract要約: リアルタイム物体検出アルゴリズム(YOLO-Drone)を提案し,2つの新しいUAVプラットフォームと特定の光源に適用した。 YOLO-Droneは53 FPSで、最大mAPは34.04%である。 特に、YOLO-Droneはシリコンベースの金のLEDの下で高性能で、mAPは87.71%である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.90935757030902
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), specifically drones equipped with remote sensing object detection technology, have rapidly gained a broad spectrum of applications and emerged as one of the primary research focuses in the field of computer vision. Although UAV remote sensing systems have the ability to detect various objects, small-scale objects can be challenging to detect reliably due to factors such as object size, image degradation, and real-time limitations. To tackle these issues, a real-time object detection algorithm (YOLO-Drone) is proposed and applied to two new UAV platforms as well as a specific light source (silicon-based golden LED). YOLO-Drone presents several novelties: 1) including a new backbone Darknet59; 2) a new complex feature aggregation module MSPP-FPN that incorporated one spatial pyramid pooling and three atrous spatial pyramid pooling modules; 3) and the use of Generalized Intersection over Union (GIoU) as the loss function. To evaluate performance, two benchmark datasets, UAVDT and VisDrone, along with one homemade dataset acquired at night under silicon-based golden LEDs, are utilized. The experimental results show that, in both UAVDT and VisDrone, the proposed YOLO-Drone outperforms state-of-the-art (SOTA) object detection methods by improving the mAP of 10.13% and 8.59%, respectively. With regards to UAVDT, the YOLO-Drone exhibits both high real-time inference speed of 53 FPS and a maximum mAP of 34.04%. Notably, YOLO-Drone achieves high performance under the silicon-based golden LEDs, with a mAP of up to 87.71%, surpassing the performance of YOLO series under ordinary light sources. To conclude, the proposed YOLO-Drone is a highly effective solution for object detection in UAV applications, particularly for night detection tasks where silicon-based golden light LED technology exhibits significant superiority.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)、特にリモートセンシングオブジェクト検出技術を備えたドローンは、急速に応用範囲を拡大し、コンピュータビジョンの分野における主要な研究の1つとして登場した。 UAVリモートセンシングシステムは様々な物体を検出する能力を持っているが、物体の大きさ、画像の劣化、リアルタイム制限などの要因により、小型物体を確実に検出することは困難である。 これらの問題に対処するために、リアルタイム物体検出アルゴリズム(YOLO-Drone)が提案され、2つのUAVプラットフォームと特定の光源(シリコン系ゴールデンLED)に適用された。 ヨロドロンにはいくつかの新作がある。 1) 新しいバックボーンDarknet59を含む。 2) 1つの空間ピラミッドプールと3つのアトラス空間ピラミッドプールモジュールを組み込んだ新しい複雑な特徴集積モジュールMSPP-FPN 3) 損失関数としての結合上の一般化交叉(giou)の使用。 性能評価には、uavdtとvisdroneの2つのベンチマークデータセットと、夜間にシリコンベースのgolden ledで取得した1つの自家製データセットを利用する。 UAVDTとVisDroneの両方において,提案したYOLO-Droneは,mAPを10.13%,8.59%改善することにより,最先端(SOTA)オブジェクト検出法より優れていた。 UAVDTに関しては、YOLO-Droneは53 FPSの高リアルタイム推論速度と34.04%の最大mAPの両方を示している。 特に、YOLO-Droneは、シリコンベースの金のLEDの下では高性能で、mAPは87.71%であり、通常の光源下でのYOLOシリーズのパフォーマンスを上回っている。 結論として、提案したYOLO-Droneは、UAVアプリケーション、特にシリコンベースのゴールデンライトLED技術が大きな優位性を示す夜間検出タスクにおいて、オブジェクト検出に非常に効果的なソリューションである。

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