論文の概要: Improving Detection in Aerial Images by Capturing Inter-Object Relationships

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04140v1
• Date: Fri, 5 Apr 2024 14:39:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-08 15:45:42.557033
• Title: Improving Detection in Aerial Images by Capturing Inter-Object Relationships
• Title（参考訳）: 物体間関係のキャプチャによる空中画像の検出改善
• Authors: Botao Ren, Botian Xu, Yifan Pu, Jingyi Wang, Zhidong Deng,
• Abstract要約: シーン内の物体の空間分布は、意味的な関係によって支配される意味のあるパターンを示す。 本研究では,これらのオブジェクト間の関係を捉えるためのトランスフォーマーベースのアプローチを提案する。 空間的および幾何学的関係は、注意重みに組み込まれ、適応的に変調および正規化される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.729994373861261
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In many image domains, the spatial distribution of objects in a scene exhibits meaningful patterns governed by their semantic relationships. In most modern detection pipelines, however, the detection proposals are processed independently, overlooking the underlying relationships between objects. In this work, we introduce a transformer-based approach to capture these inter-object relationships to refine classification and regression outcomes for detected objects. Building on two-stage detectors, we tokenize the region of interest (RoI) proposals to be processed by a transformer encoder. Specific spatial and geometric relations are incorporated into the attention weights and adaptively modulated and regularized. Experimental results demonstrate that the proposed method achieves consistent performance improvement on three benchmarks including DOTA-v1.0, DOTA-v1.5, and HRSC 2016, especially ranking first on both DOTA-v1.5 and HRSC 2016. Specifically, our new method has an increase of 1.59 mAP on DOTA-v1.0, 4.88 mAP on DOTA-v1.5, and 2.1 mAP on HRSC 2016, respectively, compared to the baselines.
• Abstract（参考訳）: 多くの画像領域において、シーン内のオブジェクトの空間分布は、意味的な関係によって支配される意味のあるパターンを示す。 しかし、現代のほとんどの検出パイプラインでは、検出提案は独立して処理され、オブジェクト間の基盤となる関係を見渡せる。 本研究では,これらのオブジェクト間の関係を捕捉し,検出対象の分類と回帰結果を洗練するためのトランスフォーマーに基づくアプローチを提案する。 2段階検出器上に構築し、変換器エンコーダによって処理される関心領域(RoI)の提案をトークン化する。 空間的および幾何学的関係は、注意重みに組み込まれ、適応的に変調および正規化される。 実験結果から,DOTA-v1.0,DOTA-v1.5,HRSC 2016の3つのベンチマークで一貫した性能向上が得られた。 具体的には, DOTA-v1.0では1.59 mAP, DOTA-v1.5では4.88 mAP, HRSC 2016では2.1 mAPの増加がみられた。

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