論文の概要: Boost UAV-based Ojbect Detection via Scale-Invariant Feature Disentanglement and Adversarial Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15465v3
• Date: Fri, 27 Dec 2024 08:57:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 21:44:04.748312
• Title: Boost UAV-based Ojbect Detection via Scale-Invariant Feature Disentanglement and Adversarial Learning
• Title（参考訳）: スケール不変特徴分散と逆学習によるUAVによるOjbect検出の高速化
• Authors: Fan Liu, Liang Yao, Chuanyi Zhang, Ting Wu, Xinlei Zhang, Xiruo Jiang, Jun Zhou,
• Abstract要約: 本稿では,スケール不変の特徴を学習することで,単段階推論の精度を向上させることを提案する。 提案手法は,モデル精度を効果的に向上し,2つのデータセット上での最先端(SoTA)性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.11107031800982
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detecting objects from Unmanned Aerial Vehicles (UAV) is often hindered by a large number of small objects, resulting in low detection accuracy. To address this issue, mainstream approaches typically utilize multi-stage inferences. Despite their remarkable detecting accuracies, real-time efficiency is sacrificed, making them less practical to handle real applications. To this end, we propose to improve the single-stage inference accuracy through learning scale-invariant features. Specifically, a Scale-Invariant Feature Disentangling module is designed to disentangle scale-related and scale-invariant features. Then an Adversarial Feature Learning scheme is employed to enhance disentanglement. Finally, scale-invariant features are leveraged for robust UAV-based object detection. Furthermore, we construct a multi-modal UAV object detection dataset, State-Air, which incorporates annotated UAV state parameters. We apply our approach to three lightweight detection frameworks on two benchmark datasets. Extensive experiments demonstrate that our approach can effectively improve model accuracy and achieve state-of-the-art (SoTA) performance on two datasets. Our code and dataset will be publicly available once the paper is accepted.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)からの物体の検出は、しばしば多数の小さな物体によって妨げられ、検出精度が低下する。 この問題に対処するために、主流のアプローチは典型的には多段階推論を利用する。 目覚ましい精度にもかかわらず、リアルタイムの効率は犠牲にされ、実際のアプリケーションを扱うのは実用的ではない。 そこで本研究では,スケール不変の特徴を学習することで,単段階推論の精度を向上させることを提案する。 具体的には、スケール不変機能分離モジュールは、スケール関連およびスケール不変機能を切り離すように設計されている。 そして、絡み合いを高めるために、敵対的特徴学習方式を用いる。 最後に、スケール不変の機能は、堅牢なUAVベースのオブジェクト検出に活用される。 さらに,アノテーション付きUAV状態パラメータを組み込んだマルチモーダルUAVオブジェクト検出データセットであるState-Airを構築した。 2つのベンチマークデータセット上の3つの軽量検出フレームワークにアプローチを適用します。 大規模な実験により,本手法はモデル精度を効果的に向上し,2つのデータセット上での最先端(SoTA)性能を実現することができることが示された。 私たちのコードとデータセットは、論文が受け入れられたら公開されます。

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