論文の概要: UAVDB: Point-Guided Masks for UAV Detection and Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06490v6
• Date: Wed, 16 Jul 2025 07:12:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-17 19:00:10.989511
• Title: UAVDB: Point-Guided Masks for UAV Detection and Segmentation
• Title（参考訳）: UAVDB:UAV検出とセグメンテーションのためのポイントガイドマスク
• Authors: Yu-Hsi Chen,
• Abstract要約: UAVの検出とセグメンテーションのための新しいベンチマークデータセットであるUAVDBを提案する。 ポイント誘導の弱い監視パイプライン上に構築されている。 UAVDBは、可視オブジェクトからほぼ1ピクセルのインスタンスまで、さまざまなスケールでUAVをキャプチャする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.03464344220266879
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The widespread deployment of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) in surveillance, security, and airspace monitoring demands accurate and scalable detection solutions. However, progress is hindered by the lack of large-scale, high-resolution datasets with precise and cost-effective annotations. We present UAVDB, a new benchmark dataset for UAV detection and segmentation, built upon a point-guided weak supervision pipeline. As its foundation, UAVDB leverages trajectory point annotations and RGB video frames from the multi-view drone tracking dataset, captured by fixed-camera setups. We introduce an efficient annotation method, Patch Intensity Convergence (PIC), which generates high-fidelity bounding boxes directly from these trajectory points, eliminating manual labeling while maintaining accurate spatial localization. We further derive instance segmentation masks from these bounding boxes using the second version of the Segment Anything Model (SAM2), enabling rich multi-task annotations with minimal supervision. UAVDB captures UAVs at diverse scales, from visible objects to near-single-pixel instances, under challenging environmental conditions. Particularly, PIC is lightweight and readily pluggable into other point-guided scenarios, making it easy to scale up dataset generation across domains. We quantitatively compare PIC against existing annotation techniques, demonstrating superior Intersection over Union (IoU) accuracy and annotation efficiency. Finally, we benchmark several state-of-the-art (SOTA) YOLO-series detectors on UAVDB, establishing strong baselines for future research. The source code is available at https://github.com/wish44165/UAVDB .
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)の監視、セキュリティ、空域監視への展開は、正確でスケーラブルな検知ソリューションを必要としている。 しかし、高精度で費用対効果の高いアノテーションを備えた大規模で高解像度なデータセットが欠如しているため、進歩は妨げられている。 UAVの検出とセグメンテーションのための新しいベンチマークデータセットであるUAVDBを、ポイント誘導弱監視パイプライン上に構築する。 UAVDBは、その基盤として、固定カメラのセットアップによってキャプチャされたマルチビュードローン追跡データセットから、トラジェクトリポイントアノテーションとRGBビデオフレームを活用する。 本研究では,これらの軌道点から直接高忠実性バウンディングボックスを生成し,正確な空間的局所性を維持しながら手動ラベリングを除去する,効率的なアノテーション手法であるPatch Intensity Convergence (PIC)を提案する。 さらに、Segment Anything Model (SAM2) の第2バージョンを用いて、これらのバウンディングボックスからインスタンスセグメンテーションマスクを導出し、最小限の監視でリッチなマルチタスクアノテーションを可能にする。 UAVDBは、可視物体からほぼ1ピクセルのインスタンスまで、様々なスケールでUAVを捕獲する。 特に、PICは軽量で、他のポイント誘導シナリオに簡単にプラグインできるため、ドメイン間でデータセット生成を簡単にスケールアップできる。 我々は既存のアノテーション技術とPICを定量的に比較し、より優れたIoU(Intersection over Union)精度とアノテーション効率を示す。 最後に、UAVDB上に複数の最先端(SOTA)YOLO系列検出器をベンチマークし、将来の研究の強力なベースラインを確立する。 ソースコードはhttps://github.com/wish44165/UAVDBで入手できる。

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