論文の概要: MHAF-YOLO: Multi-Branch Heterogeneous Auxiliary Fusion YOLO for accurate object detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04656v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 04:49:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:56:35.157909
• Title: MHAF-YOLO: Multi-Branch Heterogeneous Auxiliary Fusion YOLO for accurate object detection
• Title（参考訳）: MHAF-YOLO: 高精度物体検出のためのマルチブランチ異種補助核融合
• Authors: Zhiqiang Yang, Qiu Guan, Zhongwen Yu, Xinli Xu, Haixia Long, Sheng Lian, Haigen Hu, Ying Tang,
• Abstract要約: MHAF-YOLOは,Multi-Branch Auxiliary FPN(MAFPN)と呼ばれる多機能ネックデザインを特徴とする新しい検出フレームワークである。 SAFは背骨と首を浅い特徴を融合させて橋渡しし、重要な低レベル空間情報を高い忠実度で効果的に転送する。 AAFは、より深いネック層におけるマルチスケールの特徴情報を統合し、出力層によりリッチな勾配情報を提供し、さらにモデル学習能力を高める。 RepHMSはグローバルにネットワークに統合されており、GHFKSを利用して様々な特徴層に対して大きな畳み込みカーネルを選択し、垂直受容領域を拡張し、空間階層にわたってコンテキスト情報をキャプチャする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.87627600245713
• License:
• Abstract: Due to the effective multi-scale feature fusion capabilities of the Path Aggregation FPN (PAFPN), it has become a widely adopted component in YOLO-based detectors. However, PAFPN struggles to integrate high-level semantic cues with low-level spatial details, limiting its performance in real-world applications, especially with significant scale variations. In this paper, we propose MHAF-YOLO, a novel detection framework featuring a versatile neck design called the Multi-Branch Auxiliary FPN (MAFPN), which consists of two key modules: the Superficial Assisted Fusion (SAF) and Advanced Assisted Fusion (AAF). The SAF bridges the backbone and the neck by fusing shallow features, effectively transferring crucial low-level spatial information with high fidelity. Meanwhile, the AAF integrates multi-scale feature information at deeper neck layers, delivering richer gradient information to the output layer and further enhancing the model learning capacity. To complement MAFPN, we introduce the Global Heterogeneous Flexible Kernel Selection (GHFKS) mechanism and the Reparameterized Heterogeneous Multi-Scale (RepHMS) module to enhance feature fusion. RepHMS is globally integrated into the network, utilizing GHFKS to select larger convolutional kernels for various feature layers, expanding the vertical receptive field and capturing contextual information across spatial hierarchies. Locally, it optimizes convolution by processing both large and small kernels within the same layer, broadening the lateral receptive field and preserving crucial details for detecting smaller targets. The source code of this work is available at: https://github.com/yang0201/MHAF-YOLO.
• Abstract（参考訳）: Path Aggregation FPN (PAFPN) のマルチスケール機能融合能力により、YOLOベースの検出器において広く採用されている。 しかしながら、PAFPNは高レベルのセマンティックキューと低レベルの空間的詳細を統合するのに苦労し、特に大きなスケールのバリエーションを持つ現実世界のアプリケーションの性能を制限している。 本稿では,多分岐補助核融合(MAFPN, Multi-Branch Auxiliary FPN)と呼ばれる多機能ネックデザインを特徴とする新しい検出フレームワークであるMHAF-YOLOを提案する。 SAFは背骨と首を浅い特徴を融合させて橋渡しし、重要な低レベル空間情報を高い忠実度で効果的に転送する。 一方、AFは、より深いネック層におけるマルチスケールの特徴情報を統合し、出力層によりリッチな勾配情報を提供し、モデル学習能力をさらに強化する。 MAFPNを補完するために,GHFKS(Global Heterogeneous Flexible Kernel Selection)機構とReparameterized Heterogeneous Multi-Scale(RepHMS)モジュールを導入する。 RepHMSはグローバルにネットワークに統合されており、GHFKSを利用して様々な特徴層に対して大きな畳み込みカーネルを選択し、垂直受容領域を拡張し、空間階層にわたってコンテキスト情報をキャプチャする。 局所的には、同じ層内で大きなカーネルと小さなカーネルの両方を処理して畳み込みを最適化し、横方向の受容領域を広げ、より小さなターゲットを検出するために重要な詳細を保存する。 この作業のソースコードは、https://github.com/yang0201/MHAF-YOLOで公開されている。

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