論文の概要: FlightScope: A Deep Comprehensive Review of Aircraft Detection Algorithms in Satellite Imagery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02877v3
- Date: Mon, 29 Jul 2024 07:35:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-30 23:37:56.091990
- Title: FlightScope: A Deep Comprehensive Review of Aircraft Detection Algorithms in Satellite Imagery
- Title（参考訳）: FlightScope:衛星画像における航空機検出アルゴリズムの概観
- Authors: Safouane El Ghazouali, Arnaud Gucciardi, Francesca Venturini, Nicola Venturi, Michael Rueegsegger, Umberto Michelucci,
- Abstract要約: 本稿では,衛星画像中の航空機を識別するタスク用にカスタマイズされた,高度な物体検出アルゴリズム群を批判的に評価し,比較する。
この研究は、YOLOバージョン5と8、より高速なRCNN、CenterNet、RetinaNet、RTMDet、DETRを含む一連の方法論を含む。
YOLOv5は空中物体検出のための堅牢なソリューションとして登場し、平均的精度、リコール、ユニオンのスコアに対するインターセクションによってその重要性を裏付けている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9687381456164004
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Object detection in remotely sensed satellite pictures is fundamental in many fields such as biophysical, and environmental monitoring. While deep learning algorithms are constantly evolving, they have been mostly implemented and tested on popular ground-based taken photos. This paper critically evaluates and compares a suite of advanced object detection algorithms customized for the task of identifying aircraft within satellite imagery. Using the large HRPlanesV2 dataset, together with a rigorous validation with the GDIT dataset, this research encompasses an array of methodologies including YOLO versions 5 and 8, Faster RCNN, CenterNet, RetinaNet, RTMDet, and DETR, all trained from scratch. This exhaustive training and validation study reveal YOLOv5 as the preeminent model for the specific case of identifying airplanes from remote sensing data, showcasing high precision and adaptability across diverse imaging conditions. This research highlight the nuanced performance landscapes of these algorithms, with YOLOv5 emerging as a robust solution for aerial object detection, underlining its importance through superior mean average precision, Recall, and Intersection over Union scores. The findings described here underscore the fundamental role of algorithm selection aligned with the specific demands of satellite imagery analysis and extend a comprehensive framework to evaluate model efficacy. The benchmark toolkit and codes, available via https://github.com/toelt-llc/FlightScope_Bench, aims to further exploration and innovation in the realm of remote sensing object detection, paving the way for improved analytical methodologies in satellite imagery applications.
- Abstract（参考訳）: リモートセンシングされた衛星画像における物体検出は、生物物理学や環境モニタリングなど多くの分野において基本的なものである。
ディープラーニングのアルゴリズムは常に進化しているが、それらは主に、人気の高い地上写真で実装され、テストされている。
本稿では,衛星画像中の航空機を識別するタスク用にカスタマイズされた,高度な物体検出アルゴリズム群を批判的に評価し,比較する。
大規模なHRPlanesV2データセットとGDITデータセットとの厳密な検証を併用して、この研究は、YOLOバージョン5と8、高速RCNN、CenterNet、RetinaNet、RTMDet、DETRなどを含む一連の方法論をスクラッチからトレーニングする。
この徹底的なトレーニングと検証研究により、YOLOv5は、リモートセンシングデータから航空機を識別し、多様な撮像条件で高精度かつ適応性を示すための最重要モデルであることが判明した。
YOLOv5は空中物体検出の堅牢なソリューションとして登場し、平均値の精度、リコール、ユニオン点数に対するインターセクションなどによってその重要性を浮き彫りにした。
ここでは,衛星画像解析の要求に応じたアルゴリズム選択の基本的役割を明らかにし,モデルの有効性を評価するための包括的な枠組みを拡張した。
ベンチマークツールキットとコードはhttps://github.com/toelt-llc/FlightScope_Benchを通じて利用可能であり、リモートセンシングオブジェクト検出の領域におけるさらなる探索と革新を目的としており、衛星画像アプリケーションにおける分析方法論の改善の道を開くことを目的としている。
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