論文の概要: Visible and Clear: Finding Tiny Objects in Difference Map

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11276v2
• Date: Thu, 11 Jul 2024 12:07:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 22:37:59.562054
• Title: Visible and Clear: Finding Tiny Objects in Difference Map
• Title（参考訳）: Visible and Clear: 異なるマップで小さなオブジェクトを見つける
• Authors: Bing Cao, Haiyu Yao, Pengfei Zhu, Qinghua Hu,
• Abstract要約: 本稿では,検出モデルに自己再構成機構を導入し,それと微小物体との強い相関関係を明らかにする。 具体的には、再構成画像と入力の差分マップを構築して、検出器の首の内側に再構成ヘッドを配置し、小さな物体に対して高い感度を示す。 さらに、小さな特徴表現をより明確にするために、差分マップガイド機能拡張(DGFE)モジュールを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.54061010335082
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Tiny object detection is one of the key challenges in the field of object detection. The performance of most generic detectors dramatically decreases in tiny object detection tasks. The main challenge lies in extracting effective features of tiny objects. Existing methods usually perform generation-based feature enhancement, which is seriously affected by spurious textures and artifacts, making it difficult to make the tiny-object-specific features visible and clear for detection. To address this issue, we propose a self-reconstructed tiny object detection (SR-TOD) framework. We for the first time introduce a self-reconstruction mechanism in the detection model, and discover the strong correlation between it and the tiny objects. Specifically, we impose a reconstruction head in-between the neck of a detector, constructing a difference map of the reconstructed image and the input, which shows high sensitivity to tiny objects. This inspires us to enhance the weak representations of tiny objects under the guidance of the difference maps. Thus, improving the visibility of tiny objects for the detectors. Building on this, we further develop a Difference Map Guided Feature Enhancement (DGFE) module to make the tiny feature representation more clear. In addition, we further propose a new multi-instance anti-UAV dataset, which is called DroneSwarms dataset and contains a large number of tiny drones with the smallest average size to date. Extensive experiments on the DroneSwarms dataset and other datasets demonstrate the effectiveness of the proposed method. The code and dataset will be publicly available.
• Abstract（参考訳）: 細い物体検出は、物体検出の分野における重要な課題の1つである。 ほとんどのジェネリック検出器の性能は、小さな物体検出タスクで劇的に低下する。 主な課題は、小さな物体の効果的な特徴を抽出することである。 既存の手法は通常、ジェネレーションベースの機能拡張を実行するが、これはスプリケートなテクスチャやアーティファクトの影響を深刻に受けており、小さなオブジェクト固有の特徴を目に見えるようにし、検出するのが困難である。 そこで本研究では,自己再構成型小型物体検出(SR-TOD)フレームワークを提案する。 検出モデルに自己再構成機構を初めて導入し,それと微小物体との強い相関関係を明らかにする。 具体的には、再構成画像と入力の差分マップを構築して、検出器の首の内側に再構成ヘッドを配置し、小さな物体に対して高い感度を示す。 このことは、差分写像の誘導の下で小さな物体の弱い表現を強化するきっかけとなる。 これにより、検出器用の小さな物体の視認性を向上させることができる。 これに基づいて、我々は、小さな特徴表現をより明確にするための差分マップガイド機能拡張(DGFE)モジュールをさらに開発する。 さらに,DroneSwarmsデータセットと呼ばれる新しいマルチインスタンス対UAVデータセットを提案する。 DroneSwarmsデータセットや他のデータセットに関する大規模な実験は、提案手法の有効性を実証している。 コードとデータセットが公開される。

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