論文の概要: Stable Diffusion For Aerial Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12345v1
• Date: Tue, 21 Nov 2023 04:38:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 02:09:49.759179
• Title: Stable Diffusion For Aerial Object Detection
• Title（参考訳）: 空中物体検出のための安定拡散
• Authors: Yanan Jian, Fuxun Yu, Simranjit Singh, Dimitrios Stamoulis
• Abstract要約: 本研究では,空中画像に適した合成データ拡張フレームワークを提案する。 セマンティックギャップを橋渡し、低ランク適応(LORA)で拡散モデルを微調整し、徹底的な再トレーニングを回避し、最後に、背景を持つ合成オブジェクトを構成する Copy-Paste 法を含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.014524824655107
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Aerial object detection is a challenging task, in which one major obstacle lies in the limitations of large-scale data collection and the long-tail distribution of certain classes. Synthetic data offers a promising solution, especially with recent advances in diffusion-based methods like stable diffusion (SD). However, the direct application of diffusion methods to aerial domains poses unique challenges: stable diffusion's optimization for rich ground-level semantics doesn't align with the sparse nature of aerial objects, and the extraction of post-synthesis object coordinates remains problematic. To address these challenges, we introduce a synthetic data augmentation framework tailored for aerial images. It encompasses sparse-to-dense region of interest (ROI) extraction to bridge the semantic gap, fine-tuning the diffusion model with low-rank adaptation (LORA) to circumvent exhaustive retraining, and finally, a Copy-Paste method to compose synthesized objects with backgrounds, providing a nuanced approach to aerial object detection through synthetic data.
• Abstract（参考訳）: 空中物体検出は、大規模なデータ収集の限界と特定のクラスの長い尾の分布に1つの大きな障害がある、難しい課題である。 合成データは、特に安定拡散(SD)のような拡散に基づく手法の最近の進歩において、有望な解を提供する。 しかし、拡散法の航空領域への直接適用は、安定拡散のリッチな地上レベルのセマンティクスに対する最適化は、空中物体のスパースな性質と一致せず、合成後の物体座標の抽出には問題が残る。 これらの課題に対処するために,空中画像に適した合成データ拡張フレームワークを提案する。 セマンティックギャップを橋渡しし、低ランク適応(LORA)で拡散モデルを微調整し、徹底的な再トレーニングを回避し、最後に、背景を持つ合成オブジェクトを構成する Copy-Paste 法を適用し、合成データによる空中物体検出へのニュアンスなアプローチを提供する。

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