論文の概要: DQ-DETR: DETR with Dynamic Query for Tiny Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03507v6
• Date: Fri, 01 Nov 2024 07:04:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-04 21:01:28.156872
• Title: DQ-DETR: DETR with Dynamic Query for Tiny Object Detection
• Title（参考訳）: DQ-DETR: ティニーオブジェクト検出のための動的クエリ付きDTR
• Authors: Yi-Xin Huang, Hou-I Liu, Hong-Han Shuai, Wen-Huang Cheng,
• Abstract要約: DQ-DETRは3つの異なるコンポーネントから構成される。 DQ-DETRは、カテゴリカウントモジュールからの予測と密度マップを使用して、オブジェクトクエリの数を動的に調整する。 我々のモデルは、AI-TOD-V2データセット上で最先端のmAPを30.2%達成し、従来のCNNベースおよびDETRライクな手法より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.559819542066236
• License:
• Abstract: Despite previous DETR-like methods having performed successfully in generic object detection, tiny object detection is still a challenging task for them since the positional information of object queries is not customized for detecting tiny objects, whose scale is extraordinarily smaller than general objects. Also, DETR-like methods using a fixed number of queries make them unsuitable for aerial datasets, which only contain tiny objects, and the numbers of instances are imbalanced between different images. Thus, we present a simple yet effective model, named DQ-DETR, which consists of three different components: categorical counting module, counting-guided feature enhancement, and dynamic query selection to solve the above-mentioned problems. DQ-DETR uses the prediction and density maps from the categorical counting module to dynamically adjust the number of object queries and improve the positional information of queries. Our model DQ-DETR outperforms previous CNN-based and DETR-like methods, achieving state-of-the-art mAP 30.2% on the AI-TOD-V2 dataset, which mostly consists of tiny objects. Our code will be available at https://github.com/hoiliu-0801/DQ-DETR.
• Abstract（参考訳）: 従来のDETRのような手法がジェネリックオブジェクト検出に成功しているにも関わらず、オブジェクトクエリの位置情報は、通常オブジェクトよりもスケールが極端に小さい小さなオブジェクトを検出するためにカスタマイズされていないため、小さなオブジェクト検出は依然として難しい課題である。 また、一定の数のクエリを使用したDETRライクなメソッドは、小さなオブジェクトのみを含む空中データセットには適せず、インスタンスの数は異なるイメージ間で不均衡である。 そこで本稿では,DQ-DETRという,分類的カウントモジュール,カウント誘導機能拡張,動的クエリ選択という,3つのコンポーネントから構成されるシンプルなモデルを提案する。 DQ-DETRは、カテゴリカウントモジュールからの予測と密度マップを使用して、オブジェクトクエリの数を動的に調整し、クエリの位置情報を改善する。 我々のモデルDQ-DETRは従来のCNNやDETRのような手法より優れており、AI-TOD-V2データセット上で最先端のmAPを30.2%達成している。 私たちのコードはhttps://github.com/hoiliu-0801/DQ-DETRで公開されます。

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