論文の概要: DAPONet: A Dual Attention and Partially Overparameterized Network for Real-Time Road Damage Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01604v1
• Date: Tue, 3 Sep 2024 04:53:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 02:53:07.846981
• Title: DAPONet: A Dual Attention and Partially Overparameterized Network for Real-Time Road Damage Detection
• Title（参考訳）: DAPONet:リアルタイム道路被害検知のための二重注意と部分過度ネットワーク
• Authors: Weichao Pan, Jiaju Kang, Xu Wang, Zhihao Chen, Yiyuan Ge,
• Abstract要約: ストリートビュー画像データ(SVRDD)を用いたリアルタイム道路損傷検出のためのDAPONetを提案する。 DAPONetは、SVRDDデータセット上で70.1%のmAP50を達成し、YOLOv10nを10.4%上回り、パラメータを1.6M、FLOPを1.7Gに減らし、それぞれ41%、80%削減した。 MS COCO 2017 valデータセットでは、DAPONetはmAP50-95が33.4%、効率の良いDet-D1より0.8%高く、パラメータとFLOPの両方が74%減少している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.185368042845483
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current road damage detection methods, relying on manual inspections or sensor-mounted vehicles, are inefficient, limited in coverage, and often inaccurate, especially for minor damages, leading to delays and safety hazards. To address these issues and enhance real-time road damage detection using street view image data (SVRDD), we propose DAPONet, a model incorporating three key modules: a dual attention mechanism combining global and local attention, a multi-scale partial over-parameterization module, and an efficient downsampling module. DAPONet achieves a mAP50 of 70.1% on the SVRDD dataset, outperforming YOLOv10n by 10.4%, while reducing parameters to 1.6M and FLOPs to 1.7G, representing reductions of 41% and 80%, respectively. On the MS COCO2017 val dataset, DAPONet achieves an mAP50-95 of 33.4%, 0.8% higher than EfficientDet-D1, with a 74% reduction in both parameters and FLOPs.
• Abstract（参考訳）: 現行の道路損傷検出方法は、手動検査やセンサー搭載車両に依存しており、非効率であり、カバー範囲が限られており、特に小さな損傷に対して不正確な場合が多いため、遅延や安全上の危険が生じる。 これらの問題に対処し、ストリートビュー画像データ(SVRDD)を用いたリアルタイム道路損傷検出を強化するために、DAPONetという3つの重要なモジュールを組み込んだモデルを提案する。 DAPONetは、SVRDDデータセット上で70.1%のmAP50を達成し、YOLOv10nを10.4%上回り、パラメータを1.6M、FLOPを1.7Gに減らし、それぞれ41%、80%削減した。 MS COCO2017 valデータセットでは、DAPONetはmAP50-95が33.4%、効率の良いDet-D1より0.8%高く、パラメータとFLOPの両方が74%減少している。

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