論文の概要: SL-YOLO: A Stronger and Lighter Drone Target Detection Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11477v1
• Date: Mon, 18 Nov 2024 11:26:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:32:53.836990
• Title: SL-YOLO: A Stronger and Lighter Drone Target Detection Model
• Title（参考訳）: SL-YOLO:より強力で軽量なドローンターゲット検出モデル
• Authors: Defan Chen, Luchan Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,小型目標検出のボトルネックを解消する革命モデルSL-YOLO(Stronger and Lighter YOLO)を提案する。 本稿では,最も難易度の高い環境においても,非並列検出精度を確保することのできる,大規模機能融合の先駆的手法を提案する。 VisDrone 2019データセットの実験結果によると,mAP@0.5が43.0%から46.9%に向上した。 モデルパラメータは 11.1M から 9.6M に減少し、FPS は 132 に到達し、資源制約のある環境でのリアルタイムの小さな物体検出に理想的な解となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Detecting small objects in complex scenes, such as those captured by drones, is a daunting challenge due to the difficulty in capturing the complex features of small targets. While the YOLO family has achieved great success in large target detection, its performance is less than satisfactory when faced with small targets. Because of this, this paper proposes a revolutionary model SL-YOLO (Stronger and Lighter YOLO) that aims to break the bottleneck of small target detection. We propose the Hierarchical Extended Path Aggregation Network (HEPAN), a pioneering cross-scale feature fusion method that can ensure unparalleled detection accuracy even in the most challenging environments. At the same time, without sacrificing detection capabilities, we design the C2fDCB lightweight module and add the SCDown downsampling module to greatly reduce the model's parameters and computational complexity. Our experimental results on the VisDrone2019 dataset reveal a significant improvement in performance, with mAP@0.5 jumping from 43.0% to 46.9% and mAP@0.5:0.95 increasing from 26.0% to 28.9%. At the same time, the model parameters are reduced from 11.1M to 9.6M, and the FPS can reach 132, making it an ideal solution for real-time small object detection in resource-constrained environments.
• Abstract（参考訳）: ドローンが捉えたような複雑な場面で小さな物体を検知することは、小さなターゲットの複雑な特徴を捉えるのが難しいため、非常に難しい課題である。 YOLOファミリーは大規模な目標検出において大きな成功を収めてきたが、小さな目標に直面した場合、その性能は十分ではない。 そこで本研究では,小型目標検出のボトルネックを解消する革命モデルSL-YOLO(Stronger and Lighter YOLO)を提案する。 階層拡張経路集約ネットワーク(HEPAN)を提案する。これは、最も困難な環境においても、非並列検出精度を確保することができる、先駆的なクロススケール機能融合手法である。 同時に、検出機能を犠牲にすることなく、C2fDCB軽量モジュールを設計し、モデルのパラメータと計算複雑性を大幅に低減するためにSCDownダウンサンプリングモジュールを追加します。 VisDrone2019データセットの実験結果によると、mAP@0.5が43.0%から46.9%に、mAP@0.5:0.95が26.0%から28.9%に向上した。 同時に、モデルパラメータは11.1Mから9.6Mに削減され、FPSは132に到達し、リソース制約のある環境でのリアルタイムな小さなオブジェクト検出の理想的な解決策となる。

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