論文の概要: HazyDet: Open-Source Benchmark for Drone-View Object Detection with Depth-Cues in Hazy Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19833v2
• Date: Mon, 26 May 2025 05:15:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:41.999466
• Title: HazyDet: Open-Source Benchmark for Drone-View Object Detection with Depth-Cues in Hazy Scenes
• Title（参考訳）: HazyDet: ヘイジーシーンにおける深さキューによるドローンビューオブジェクト検出のためのオープンソースベンチマーク
• Authors: Changfeng Feng, Zhenyuan Chen, Xiang Li, Chunping Wang, Jian Yang, Ming-Ming Cheng, Yimian Dai, Qiang Fu,
• Abstract要約: HazyDetは、ヘイジーな環境でドローンビューオブジェクトを検出するために特別に設計された、最初の大規模ベンチマークである。 本稿では,迷路による視覚劣化に対処するため,Depth-Conditioned Detector (DeCoDet)を提案する。 HazyDetは、検出アルゴリズムを前進させるための挑戦的で現実的なテストベッドを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.24350833692194
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Object detection from aerial platforms under adverse atmospheric conditions, particularly haze, is paramount for robust drone autonomy. Yet, this domain remains largely underexplored, primarily hindered by the absence of specialized benchmarks. To bridge this gap, we present \textit{HazyDet}, the first, large-scale benchmark specifically designed for drone-view object detection in hazy conditions. Comprising 383,000 real-world instances derived from both naturally hazy captures and synthetically hazed scenes augmented from clear images, HazyDet provides a challenging and realistic testbed for advancing detection algorithms. To address the severe visual degradation induced by haze, we propose the Depth-Conditioned Detector (DeCoDet), a novel architecture that integrates a Depth-Conditioned Kernel to dynamically modulate feature representations based on depth cues. The practical efficacy and robustness of DeCoDet are further enhanced by its training with a Progressive Domain Fine-Tuning (PDFT) strategy to navigate synthetic-to-real domain shifts, and a Scale-Invariant Refurbishment Loss (SIRLoss) to ensure resilient learning from potentially noisy depth annotations. Comprehensive empirical validation on HazyDet substantiates the superiority of our unified DeCoDet framework, which achieves state-of-the-art performance, surpassing the closest competitor by a notable +1.5\% mAP on challenging real-world hazy test scenarios. Our dataset and toolkit are available at https://github.com/GrokCV/HazyDet.
• Abstract（参考訳）: 大気の悪条件下、特にヘイズの下での空中プラットフォームからの物体検出は、ロバストなドローンの自律性にとって最重要課題である。 しかし、この領域は、主に専門的なベンチマークが欠如しているため、ほとんど探索されていないままである。 このギャップを埋めるために、我々は、空の環境でドローンビューオブジェクトを検出するために特別に設計された、最初の大規模ベンチマークである‘textit{HazyDet} を提示する。 HazyDetは、自然のハズーなキャプチャと、鮮明な画像から強化された合成ハズードシーンの両方から得られた383,000の現実世界のインスタンスを補完し、検出アルゴリズムを前進させるための挑戦的で現実的なテストベッドを提供する。 本稿では, 深度に基づく特徴表現を動的に変調するDepth-Conditioned Kernelを統合したDepth-Conditioned Detector (DeCoDet)を提案する。 DeCoDetの実用的有効性と堅牢性は、合成から現実へのドメインシフトをナビゲートするProgressive Domain Fine-Tuning(PDFT)戦略と、潜在的にノイズの多い深度アノテーションからの弾力的な学習を保証するScale-Invariant Refurbishment Loss(SIRLoss)のトレーニングによってさらに強化される。 HazyDetの総合的な実証検証は、最先端のパフォーマンスを達成する、統合されたDeCoDetフレームワークの優位性を裏付けるものだ。 データセットとツールキットはhttps://github.com/GrokCV/HazyDet.orgから入手可能です。

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