論文の概要: OVA-Det: Open Vocabulary Aerial Object Detection with Image-Text Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12246v2
• Date: Mon, 10 Mar 2025 06:32:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 20:09:43.747094
• Title: OVA-Det: Open Vocabulary Aerial Object Detection with Image-Text Collaboration
• Title（参考訳）: OVA-Det: 画像テキスト協調によるオープンボキャブラリ空中物体検出
• Authors: Guoting Wei, Xia Yuan, Yu Liu, Zhenhao Shang, Xizhe Xue, Peng Wang, Kelu Yao, Chunxia Zhao, Haokui Zhang, Rong Xiao,
• Abstract要約: OVA-Detは,高効率な空撮用オープンボキャブラリ検出器である。 まず、従来のカテゴリ回帰損失を置き換えるために、画像とテキストのアライメント損失を導入する。 次に,エンコーダの機能抽出プロセスを強化する軽量なテキスト誘導方式を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.66046875297631
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Aerial object detection plays a crucial role in numerous applications. However, most existing methods focus on detecting predefined object categories, limiting their applicability in real-world open scenarios. In this paper, we extend aerial object detection to open scenarios through image-text collaboration and propose OVA-Det, a highly efficient open-vocabulary detector for aerial scenes. Specifically, we first introduce an image-to-text alignment loss to replace the conventional category regression loss, thereby eliminating category limitations. Next, we propose a lightweight text-guided strategy that enhances the feature extraction process in the encoder and enables queries to focus on class-relevant image features within the decoder, further improving detection accuracy without introducing significant additional costs. Extensive comparison experiments demonstrate that the proposed OVA-Det outperforms state-of-the-art methods on all three widely used benchmark datasets by a large margin. For instance, for zero-shot detection on DIOR, OVA-Det achieves 37.2 mAP and 79.8 Recall, 12.4 and 42.0 higher than that of YOLO-World. In addition, the inference speed of OVA-Det reaches 36 FPS on RTX 4090, meeting the real-time detection requirements for various applications. The code is available at \href{https://github.com/GT-Wei/OVA-Det}{https://github.com/GT-Wei/OVA-Det}.
• Abstract（参考訳）: 航空機の物体検出は多くのアプリケーションにおいて重要な役割を担っている。 しかし、既存のほとんどのメソッドは、定義済みのオブジェクトカテゴリの検出に重点を置いており、実際のオープンシナリオにおける適用性を制限する。 本稿では,空中物体検出を画像とテキストの協調によるオープンシナリオに拡張し,高効率な空撮用オープンボキャブラリ検出器であるOVA-Detを提案する。 具体的には、まず、従来のカテゴリ回帰損失を置き換えるために、画像とテキストのアライメントの損失を導入し、カテゴリの制限を取り除く。 次に、エンコーダにおける特徴抽出プロセスを強化し、クエリがデコーダ内のクラス関連画像特徴に集中できるようにし、大幅な追加コストを伴わずに検出精度を向上する軽量テキスト誘導方式を提案する。 大規模な比較実験により、提案したOVA-Detは、広く使用されている3つのベンチマークデータセットにおいて、最先端の手法よりも大きなマージンで優れていることが示された。 例えば、DIORでゼロショット検出を行う場合、OVA-Det は 37.2 mAP と 79.8 リコール、12.4 と 42.0 は YOLO-World よりも高い。 さらに、OVA-Detの推論速度はRTX 4090上で36FPSに達し、様々なアプリケーションのリアルタイム検出要件を満たす。 コードは \href{https://github.com/GT-Wei/OVA-Det}{https://github.com/GT-Wei/OVA-Det} で公開されている。

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