Fugu-MT 論文翻訳(概要): YOLC: You Only Look Clusters for Tiny Object Detection in Aerial Images

論文の概要: YOLC: You Only Look Clusters for Tiny Object Detection in Aerial Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06180v1
Date: Tue, 9 Apr 2024 10:03:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-10 15:09:49.608504
Title: YOLC: You Only Look Clusters for Tiny Object Detection in Aerial Images
Title（参考訳）: YOLC: 空撮画像の細い物体検出のためのクラスターのみを見る
Authors: Chenguang Liu, Guangshuai Gao, Ziyue Huang, Zhenghui Hu, Qingjie Liu, Yunhong Wang,
Abstract要約: 本稿では, アンカーフリー物体検出器であるCenterNet上に構築した, 効率的かつ効率的なフレームワークであるYOLCを提案する。大規模画像や非一様オブジェクトの分布がもたらす課題を克服するため,正確な検出のためにクラスタ領域のズームインを適応的に検索するローカルスケールモジュール(LSM)を導入する。 Visdrone 2019 と UAVDT を含む2つの航空画像データセットに対する広範な実験を行い、提案手法の有効性と優位性を実証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 33.80392696735718
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Detecting objects from aerial images poses significant challenges due to the following factors: 1) Aerial images typically have very large sizes, generally with millions or even hundreds of millions of pixels, while computational resources are limited. 2) Small object size leads to insufficient information for effective detection. 3) Non-uniform object distribution leads to computational resource wastage. To address these issues, we propose YOLC (You Only Look Clusters), an efficient and effective framework that builds on an anchor-free object detector, CenterNet. To overcome the challenges posed by large-scale images and non-uniform object distribution, we introduce a Local Scale Module (LSM) that adaptively searches cluster regions for zooming in for accurate detection. Additionally, we modify the regression loss using Gaussian Wasserstein distance (GWD) to obtain high-quality bounding boxes. Deformable convolution and refinement methods are employed in the detection head to enhance the detection of small objects. We perform extensive experiments on two aerial image datasets, including Visdrone2019 and UAVDT, to demonstrate the effectiveness and superiority of our proposed approach.
Abstract（参考訳）: 空中画像から物体を検出することは、以下の要因により大きな課題となる。 1) 空中画像は一般に非常に大きなサイズを持ち、一般に数百万または数億のピクセルを持つが、計算資源は限られている。 2) 対象物の大きさが小さいと, 有効検出に十分な情報が得られない。 3)不均一なオブジェクト分布は計算資源の浪費につながる。これらの問題に対処するために、我々は、アンカーフリーなオブジェクト検出器であるCenterNet上に構築された効率的で効果的なフレームワークであるYOLC(You Only Look Clusters)を提案する。大規模画像や非一様オブジェクトの分布がもたらす課題を克服するため,正確な検出のためにクラスタ領域のズームインを適応的に検索するローカルスケールモジュール(LSM)を導入する。さらに、ガウスワッサーシュタイン距離(GWD)を用いて回帰損失を修正し、高品質なバウンディングボックスを得る。検出ヘッドに変形可能な畳み込み・精細化法を用い、小型物体の検出を強化する。 Visdrone2019 と UAVDT を含む2つの航空画像データセットに対する広範な実験を行い、提案手法の有効性と優位性を実証した。

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