論文の概要: SaRPFF: A Self-Attention with Register-based Pyramid Feature Fusion module for enhanced RLD detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16291v2
• Date: Thu, 23 Jan 2025 11:29:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-24 19:17:06.941935
• Title: SaRPFF: A Self-Attention with Register-based Pyramid Feature Fusion module for enhanced RLD detection
• Title（参考訳）: SaRPFF: RLD検出の強化を目的としたレジスタベースピラミッド特徴融合モジュールの自己認識
• Authors: Yunusa Haruna, Shiyin Qin, Abdulrahman Hamman Adama Chukkol, Isah Bello, Adamu Lawan,
• Abstract要約: SaRPFF (Self-Attention with Register-based Pyramid Feature Fusion) は、マルチスケールオブジェクト検出を強化するために設計された新しいモジュールである。 2D-Multi-Head Self-Attention (MHSA)とレジスタトークンを統合し、機能解釈性を改善する。 MRLDデータセットにおける平均精度 (AP) は, YOLOv7のベースラインFPN法と比較して+2.61%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3262230127283452
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detecting objects across varying scales is still a challenge in computer vision, particularly in agricultural applications like Rice Leaf Disease (RLD) detection, where objects exhibit significant scale variations (SV). Conventional object detection (OD) like Faster R-CNN, SSD, and YOLO methods often fail to effectively address SV, leading to reduced accuracy and missed detections. To tackle this, we propose SaRPFF (Self-Attention with Register-based Pyramid Feature Fusion), a novel module designed to enhance multi-scale object detection. SaRPFF integrates 2D-Multi-Head Self-Attention (MHSA) with Register tokens, improving feature interpretability by mitigating artifacts within MHSA. Additionally, it integrates efficient attention atrous convolutions into the pyramid feature fusion and introduce a deconvolutional layer for refined up-sampling. We evaluate SaRPFF on YOLOv7 using the MRLD and COCO datasets. Our approach demonstrates a +2.61% improvement in Average Precision (AP) on the MRLD dataset compared to the baseline FPN method in YOLOv7. Furthermore, SaRPFF outperforms other FPN variants, including BiFPN, NAS-FPN, and PANET, showcasing its versatility and potential to advance OD techniques. This study highlights SaRPFF effectiveness in addressing SV challenges and its adaptability across FPN-based OD models.
• Abstract（参考訳）: 特にライスリーフ病(RLD)検出のような農業用途では、物体が大きなスケール変化(SV)を示す場合において、様々なスケールで物体を検出することはコンピュータビジョンにおいて依然として課題である。 より高速なR-CNN、SSD、YOLOメソッドのような従来のオブジェクト検出(OD)は、SVに効果的に対応できず、精度が低下し、検出に失敗した。 そこで我々は,SARPFF(Self-Attention with Register-based Pyramid Feature Fusion)を提案する。 SaRPFFは2D-Multi-Head Self-Attention (MHSA)とレジスタトークンを統合し、MHSA内のアーティファクトを緩和することで機能の解釈性を向上させる。 さらに、ピラミッドの特徴融合に効率的なアトラクション・アトラクション・コンボリューションを組み込み、改良されたアップサンプリングのためのデコンボリューション層を導入する。 MRLDおよびCOCOデータセットを用いて,YOLOv7上のSaRPFFを評価する。 MRLDデータセットにおける平均精度 (AP) は, YOLOv7のベースラインFPN法と比較して+2.61%向上した。 さらに、SARPFFはBiFPN、NAS-FPN、PANETなど他のFPNよりも優れており、その汎用性とOD技術の進歩の可能性を示している。 本研究は, SV課題への対処におけるSaRPFFの有効性とFPNに基づくODモデル間の適応性を明らかにする。

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