論文の概要: YOLO-FEDER FusionNet: A Novel Deep Learning Architecture for Drone Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11641v1
• Date: Mon, 17 Jun 2024 15:25:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-18 14:12:50.352534
• Title: YOLO-FEDER FusionNet: A Novel Deep Learning Architecture for Drone Detection
• Title（参考訳）: YOLO-FEDER FusionNet: ドローン検出のための新しいディープラーニングアーキテクチャ
• Authors: Tamara R. Lenhard, Andreas Weinmann, Stefan Jäger, Tobias Koch,
• Abstract要約: YOLO-FEDER FusionNetと呼ばれる新しいディープラーニングアーキテクチャを導入する。 従来のアプローチとは異なり、YOLO-FEDER FusionNetは、汎用オブジェクト検出手法とカモフラージュオブジェクト検出技術の特殊強度を組み合わせることで、ドローン検出能力を向上している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.281091463408282
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Predominant methods for image-based drone detection frequently rely on employing generic object detection algorithms like YOLOv5. While proficient in identifying drones against homogeneous backgrounds, these algorithms often struggle in complex, highly textured environments. In such scenarios, drones seamlessly integrate into the background, creating camouflage effects that adversely affect the detection quality. To address this issue, we introduce a novel deep learning architecture called YOLO-FEDER FusionNet. Unlike conventional approaches, YOLO-FEDER FusionNet combines generic object detection methods with the specialized strength of camouflage object detection techniques to enhance drone detection capabilities. Comprehensive evaluations of YOLO-FEDER FusionNet show the efficiency of the proposed model and demonstrate substantial improvements in both reducing missed detections and false alarms.
• Abstract（参考訳）: 画像に基づくドローン検出の優位な方法は、YOLOv5のようなジェネリックオブジェクト検出アルゴリズムを利用することに頻繁に依存する。 均質な背景からドローンを識別するのに熟練している一方で、これらのアルゴリズムは複雑な、高度にテクスチャ化された環境で苦労することが多い。 このようなシナリオでは、ドローンはバックグラウンドでシームレスに統合され、検出品質に悪影響を及ぼすカモフラージュ効果を生み出す。 この問題に対処するために、YOLO-FEDER FusionNetと呼ばれる新しいディープラーニングアーキテクチャを導入する。 従来のアプローチとは異なり、YOLO-FEDER FusionNetは、汎用オブジェクト検出手法とカモフラージュオブジェクト検出技術の特殊強度を組み合わせることで、ドローン検出能力を向上している。 YOLO-FEDER FusionNetの総合評価では,提案モデルの有効性が示され,誤り検出の低減と誤報の両面で大幅な改善が示された。

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