Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Fine-grained Object Detection in Aerial Images via Orthogonal Mapping

論文の概要: Enhancing Fine-grained Object Detection in Aerial Images via Orthogonal Mapping

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17738v1
Date: Thu, 25 Jul 2024 03:26:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-26 15:27:36.610236
Title: Enhancing Fine-grained Object Detection in Aerial Images via Orthogonal Mapping
Title（参考訳）: 直交マッピングによる航空画像のきめ細かい物体検出の促進
Authors: Haoran Zhu, Yifan Zhou, Chang Xu, Ruixiang Zhang, Wen Yang,
Abstract要約: 微細物体検出(FGOD)は高分解能空中画像解析において重要な課題である。本文では,FGOD固有の意味的混乱の解決を目的とした,シンプルかつ効果的な手法であるオルソゴンマッピング(OM)を紹介する。 1行のコードだけで、OMはShipRSImageNetデータセット上のFCOSよりも平均平均精度(mAP)が4.08%向上した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 27.366400004378704
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Fine-Grained Object Detection (FGOD) is a critical task in high-resolution aerial image analysis. This letter introduces Orthogonal Mapping (OM), a simple yet effective method aimed at addressing the challenge of semantic confusion inherent in FGOD. OM introduces orthogonal constraints in the feature space by decoupling features from the last layer of the classification branch with a class-wise orthogonal vector basis. This effectively mitigates semantic confusion and enhances classification accuracy. Moreover, OM can be seamlessly integrated into mainstream object detectors. Extensive experiments conducted on three FGOD datasets (FAIR1M, ShipRSImageNet, and MAR20) demonstrate the effectiveness and superiority of the proposed approach. Notably, with just one line of code, OM achieves a 4.08% improvement in mean Average Precision (mAP) over FCOS on the ShipRSImageNet dataset. Codes are released at https://github.com/ZhuHaoranEIS/Orthogonal-FGOD.
Abstract（参考訳）: 微細物体検出(FGOD)は高分解能空中画像解析において重要な課題である。本文では,FGOD固有の意味的混乱の解決を目的とした,シンプルかつ効果的な手法であるオルソゴンマッピング(OM)を紹介する。 OM は、クラスワイド直交ベクトル基底で分類枝の最後の層から特徴を分離することで、特徴空間の直交制約を導入する。これにより意味的混乱が効果的に軽減され、分類精度が向上する。さらに、OMはメインストリームの物体検出器にシームレスに統合できる。 3つのFGODデータセット(FAIR1M、ShipRSImageNet、MAR20)で実施された大規模な実験は、提案手法の有効性と優位性を示している。特に、たった1行のコードで、OMはShipRSImageNetデータセット上のFCOSよりも平均精度(mAP)が4.08%向上した。コードはhttps://github.com/ZhuHaoranEIS/Orthogonal-FGODで公開されている。

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