論文の概要: Sensing for Space Safety and Sustainability: A Deep Learning Approach with Vision Transformers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08913v1
- Date: Thu, 12 Dec 2024 03:51:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-13 13:31:21.982195
- Title: Sensing for Space Safety and Sustainability: A Deep Learning Approach with Vision Transformers
- Title（参考訳）: 宇宙安全と持続可能性のためのセンシング:視覚変換器を用いた深層学習アプローチ
- Authors: Wenxuan Zhang, Peng Hu,
- Abstract要約: 本稿では,衛星物体検出(SOD)タスクと搭載型ディープラーニング(DL)タスクについて論じる。
GELAN-ViTとGELAN-RepViTと呼ばれる2つの新しいDLモデルが提案されている。
これらのモデルは平均平均精度(mAP)と計算コストにおいて最先端のYOLOv9-tを上回っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.817805350971366
- License:
- Abstract: The rapid increase of space assets represented by small satellites in low Earth orbit can enable ubiquitous digital services for everyone. However, due to the dynamic space environment, numerous space objects, complex atmospheric conditions, and unexpected events can easily introduce adverse conditions affecting space safety, operations, and sustainability of the outer space environment. This challenge calls for responsive, effective satellite object detection (SOD) solutions that allow a small satellite to assess and respond to collision risks, with the consideration of constrained resources on a small satellite platform. This paper discusses the SOD tasks and onboard deep learning (DL) approach to the tasks. Two new DL models are proposed, called GELAN-ViT and GELAN-RepViT, which incorporate vision transformer (ViT) into the Generalized Efficient Layer Aggregation Network (GELAN) architecture and address limitations by separating the convolutional neural network and ViT paths. These models outperform the state-of-the-art YOLOv9-t in terms of mean average precision (mAP) and computational costs. On the SOD dataset, our proposed models can achieve around 95% mAP50 with giga-floating point operations (GFLOPs) reduced by over 5.0. On the VOC 2012 dataset, they can achieve $\geq$ 60.7% mAP50 with GFLOPs reduced by over 5.2.
- Abstract（参考訳）: 地球の低軌道上の小さな衛星によって代表される宇宙資産の急速な増加は、すべての人々にとってユビキタスなデジタルサービスを可能にする。
しかし、動的宇宙環境のため、多くの宇宙物体、複雑な大気条件、予期せぬ出来事は、宇宙の安全、運用、そして宇宙環境の持続可能性に影響を及ぼす悪条件を容易に導入することができる。
この課題は、小さな衛星が小さな衛星プラットフォーム上の制約された資源を考慮して、衝突のリスクを評価し、応答できるようにする、応答性があり効果的な衛星オブジェクト検出(SOD)ソリューションを必要とする。
本稿では,SODタスクと車載深層学習(DL)アプローチについて論じる。
GELAN-ViTとGELAN-RepViTと呼ばれる2つの新しいDLモデルが提案され、ビジョントランスフォーマー(ViT)をGELAN(Generalized Efficient Layer Aggregation Network)アーキテクチャに組み込むとともに、畳み込みニューラルネットワークとViTパスを分離することで制限に対処する。
これらのモデルは平均平均精度(mAP)と計算コストにおいて最先端のYOLOv9-tを上回っている。
SODデータセットでは,ギガ浮動小数点演算(GFLOP)を5.0以上削減した約95%のmAP50が得られる。
VOC 2012データセットでは、GFLOPを5.2以上削減した$\geq$ 60.7% mAP50を達成することができる。
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