論文の概要: DGNN-YOLO: Interpretable Dynamic Graph Neural Networks with YOLO11 for Small Occluded Object Detection and Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17251v6
• Date: Thu, 20 Feb 2025 20:34:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 01:45:05.748012
• Title: DGNN-YOLO: Interpretable Dynamic Graph Neural Networks with YOLO11 for Small Occluded Object Detection and Tracking
• Title（参考訳）: DGNN-YOLO:小さな物体検出・追跡のためのYOLO11を用いた動的グラフニューラルネットワーク
• Authors: Shahriar Soudeep, M. F. Mridha, Md Abrar Jahin, Nilanjan Dey,
• Abstract要約: 本稿では,動的グラフニューラルネットワーク(DGNN)とYOLO11を統合し,制約に対処する新しいフレームワークであるDGNN-YOLOを紹介する。 標準のGNNとは異なり、DGNNはグラフ構造をリアルタイムで動的に更新する優れた能力のために選択される。 このフレームワークはグラフ表現を構築し、定期的に更新し、ノードとしてオブジェクトをキャプチャし、エッジとして相互作用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0681376988193843
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The detection and tracking of small, occluded objects such as pedestrians, cyclists, and motorbikes pose significant challenges for traffic surveillance systems because of their erratic movement, frequent occlusion, and poor visibility in dynamic urban environments. Traditional methods like YOLO11, while proficient in spatial feature extraction for precise detection, often struggle with these small and dynamically moving objects, particularly in handling real-time data updates and resource efficiency. This paper introduces DGNN-YOLO, a novel framework that integrates dynamic graph neural networks (DGNNs) with YOLO11 to address these limitations. Unlike standard GNNs, DGNNs are chosen for their superior ability to dynamically update graph structures in real-time, which enables adaptive and robust tracking of objects in highly variable urban traffic scenarios. This framework constructs and regularly updates its graph representations, capturing objects as nodes and their interactions as edges, thus effectively responding to rapidly changing conditions. Additionally, DGNN-YOLO incorporates Grad-CAM, Grad-CAM++, and Eigen-CAM visualization techniques to enhance interpretability and foster trust, offering insights into the model's decision-making process. Extensive experiments validate the framework's performance, achieving a precision of 0.8382, recall of 0.6875, and mAP@0.5:0.95 of 0.6476, significantly outperforming existing methods. This study offers a scalable and interpretable solution for real-time traffic surveillance and significantly advances intelligent transportation systems' capabilities by addressing the critical challenge of detecting and tracking small, occluded objects.
• Abstract（参考訳）: 歩行者、サイクリスト、バイクなどの小型で閉鎖された物体の検出と追跡は、その不規則な動き、頻繁な閉塞、動的な都市環境における視界の低下など、交通監視システムに重大な課題をもたらす。 YOLO11のような従来の手法は、正確な検出のために空間的特徴抽出に精通しているが、特にリアルタイムのデータ更新やリソース効率の処理において、これらの小さく動的に動くオブジェクトにしばしば苦労する。 本稿では、動的グラフニューラルネットワーク(DGNN)とYOLO11を統合し、これらの制限に対処する新しいフレームワークであるDGNN-YOLOを紹介する。 標準のGNNとは異なり、DGNNはリアルタイムにグラフ構造を動的に更新する能力に優れており、高度に変動する都市交通シナリオにおけるオブジェクトの適応的かつ堅牢な追跡を可能にする。 このフレームワークはグラフ表現を構築し、定期的に更新し、オブジェクトをノードとして、インタラクションをエッジとしてキャプチャし、急速に変化する条件に効果的に応答する。 さらに、DGNN-YOLOにはGrad-CAM、Grad-CAM++、Eigen-CAM可視化技術が組み込まれており、解釈可能性を高め、信頼を高め、モデルの意思決定プロセスに関する洞察を提供する。 大規模な実験により、フレームワークのパフォーマンスは0.8382、リコールは0.6875、mAP@0.5:0.95、既存の手法よりも大幅に向上した。 本研究は、リアルタイム交通監視のためのスケーラブルで解釈可能なソリューションを提供し、小型で隠蔽された物体を検知・追跡する重要な課題に対処することで、インテリジェント交通システムの能力を大幅に向上させる。

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