論文の概要: Poly Kernel Inception Network for Remote Sensing Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06258v2
• Date: Wed, 20 Mar 2024 15:31:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-21 21:18:47.930078
• Title: Poly Kernel Inception Network for Remote Sensing Detection
• Title（参考訳）: リモートセンシング検出のためのpoly Kernel Inception Network
• Authors: Xinhao Cai, Qiuxia Lai, Yuwei Wang, Wenguan Wang, Zeren Sun, Yazhou Yao,
• Abstract要約: リモートセンシング画像における物体検出の課題に対処するために,Poly Kernel Inception Network (PKINet)を導入する。 PKINetはディレーションなしでマルチスケールの畳み込みカーネルを使用し、様々なスケールのオブジェクトの特徴を抽出し、ローカルコンテキストをキャプチャする。 これら2つのコンポーネントは、4つの挑戦的なリモートセンシング検出ベンチマーク上でPKINetのパフォーマンスを向上させるために共同で動作する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.60749113583601
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Object detection in remote sensing images (RSIs) often suffers from several increasing challenges, including the large variation in object scales and the diverse-ranging context. Prior methods tried to address these challenges by expanding the spatial receptive field of the backbone, either through large-kernel convolution or dilated convolution. However, the former typically introduces considerable background noise, while the latter risks generating overly sparse feature representations. In this paper, we introduce the Poly Kernel Inception Network (PKINet) to handle the above challenges. PKINet employs multi-scale convolution kernels without dilation to extract object features of varying scales and capture local context. In addition, a Context Anchor Attention (CAA) module is introduced in parallel to capture long-range contextual information. These two components work jointly to advance the performance of PKINet on four challenging remote sensing detection benchmarks, namely DOTA-v1.0, DOTA-v1.5, HRSC2016, and DIOR-R.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシング画像(RSI)におけるオブジェクト検出は、オブジェクトスケールの大きな変化や、多様なコンテキストを含む、いくつかの増大する課題に悩まされることが多い。 以前の方法は、大きなカーネルの畳み込みまたは拡張された畳み込みによって、バックボーンの空間受容領域を拡張することで、これらの課題に対処しようとした。 しかしながら、前者は典型的にはかなりのバックグラウンドノイズを発生させ、後者は過度にスパースな特徴表現を発生させるリスクを負う。 本稿では、上記の課題に対処するPoly Kernel Inception Network(PKINet)を紹介する。 PKINetはディレーションなしでマルチスケールの畳み込みカーネルを使用し、様々なスケールのオブジェクトの特徴を抽出し、ローカルコンテキストをキャプチャする。 さらに、コンテキスト・アンカー・アテンション(CAA)モジュールが並列に導入され、長距離のコンテキスト情報をキャプチャする。 これら2つのコンポーネントは、DOTA-v1.0、DOTA-v1.5、HRSC2016、DIOR-Rという4つの挑戦的なリモートセンシング検出ベンチマークでPKINetの性能を向上させるために共同で動作する。

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