Fugu-MT 論文翻訳(概要): Real-Time Dynamic Scale-Aware Fusion Detection Network: Take Road Damage Detection as an example

論文の概要: Real-Time Dynamic Scale-Aware Fusion Detection Network: Take Road Damage Detection as an example

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02546v1
Date: Wed, 4 Sep 2024 09:03:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-05 19:30:37.218028
Title: Real-Time Dynamic Scale-Aware Fusion Detection Network: Take Road Damage Detection as an example
Title（参考訳）: リアルタイムダイナミック・スケール・アウェア・フュージョン検出ネットワーク:道路損傷検出を例に
Authors: Weichao Pan, Xu Wang, Wenqing Huan,
Abstract要約: 道路被害検知(RDD)は,都市部における日常のメンテナンスと安全のために重要である。現在のUAVベースのRDD研究は、まだ多くの課題に直面している。背景干渉を自動的に除去できるマルチスケール適応道路損傷検出モデルを設計する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.334973867478745
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Unmanned Aerial Vehicle (UAV)-based Road Damage Detection (RDD) is important for daily maintenance and safety in cities, especially in terms of significantly reducing labor costs. However, current UAV-based RDD research is still faces many challenges. For example, the damage with irregular size and direction, the masking of damage by the background, and the difficulty of distinguishing damage from the background significantly affect the ability of UAV to detect road damage in daily inspection. To solve these problems and improve the performance of UAV in real-time road damage detection, we design and propose three corresponding modules: a feature extraction module that flexibly adapts to shape and background; a module that fuses multiscale perception and adapts to shape and background ; an efficient downsampling module. Based on these modules, we designed a multi-scale, adaptive road damage detection model with the ability to automatically remove background interference, called Dynamic Scale-Aware Fusion Detection Model (RT-DSAFDet). Experimental results on the UAV-PDD2023 public dataset show that our model RT-DSAFDet achieves a mAP50 of 54.2%, which is 11.1% higher than that of YOLOv10-m, an efficient variant of the latest real-time object detection model YOLOv10, while the amount of parameters is reduced to 1.8M and FLOPs to 4.6G, with a decreased by 88% and 93%, respectively. Furthermore, on the large generalized object detection public dataset MS COCO2017 also shows the superiority of our model with mAP50-95 is the same as YOLOv9-t, but with 0.5% higher mAP50, 10% less parameters volume, and 40% less FLOPs.
Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)をベースとした道路被害検知(RDD)は、特に労働コストを大幅に削減する上で、都市における日々のメンテナンスと安全のために重要である。しかし、現在のUAVベースのRDD研究は依然として多くの課題に直面している。例えば、不規則な大きさと方向の損傷、背景による損傷のマスキング、背景からの損傷の識別の困難さは、日々の検査において道路損傷を検出するUAVの能力に大きく影響する。これらの課題を解決し, リアルタイム道路損傷検出におけるUAVの性能を向上させるために, 形状と背景に柔軟に適応する特徴抽出モジュール, マルチスケールの知覚を融合させ, 形状と背景に適応するモジュール, 効率的なダウンサンプリングモジュールの3つのモジュールの設計と提案を行った。これらのモジュールに基づいて,動的スケール・アウェア・フュージョン検出モデル (RT-DSAFDet) と呼ばれる,背景干渉を自動的に除去できるマルチスケール適応道路損傷検出モデルを設計した。 UAV-PDD2023公開データセットによる実験結果から,我々のモデルRT-DSAFDetは,最新のリアルタイムオブジェクト検出モデルYOLOv10の効率的な変種であるYOLOv10-mよりも11.1%高い54.2%のmAP50を達成し,パラメータの量は1.8MとFLOPsにそれぞれ4.6Gに減少し,それぞれ88%,93%減少した。さらに、大規模な一般化オブジェクト検出公開データセットMS COCO2017では、mAP50-95によるモデルの優位性もYOLOv9-tと同じであるが、0.5%のmAP50、10%のパラメータボリューム、40%のFLOPを持つ。

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