論文の概要: RFWNet: A Lightweight Remote Sensing Object Detector Integrating Multi-Scale Receptive Fields and Foreground Focus Mechanism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.00545v1
• Date: Sat, 01 Mar 2025 16:02:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:19:03.281432
• Title: RFWNet: A Lightweight Remote Sensing Object Detector Integrating Multi-Scale Receptive Fields and Foreground Focus Mechanism
• Title（参考訳）: RFWNet:多次元受容場と前景焦点機構を統合した軽量リモートセンシングオブジェクト検出器
• Authors: Yujie Lei, Wenjie Sun, Sen Jia, Qingquan Li, Jie Zhang,
• Abstract要約: 本研究では,RFWNet というマルチスケール受容場とフォアグラウンドフォーカス機構を組み込んだ,効率的かつ軽量なRSODアルゴリズムを提案する。 DOTA V1.0とNWPU VHR-10データセットの実験的評価は、RFWNetが6.0Mパラメータで高度なパーフォルマンスを達成し、52FPSを達成することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.997183129304409
• License:
• Abstract: Challenges in remote sensing object detection (RSOD), such as high inter-class similarity, imbalanced foreground-background distribution, and the small size of objects in remote sensing images significantly hinder detection accuracy. Moreo-ver, the trade-off between model accuracy and computational complexity poses additional constraints on the application of RSOD algorithms. To address these issues, this study proposes an efficient and lightweight RSOD algorithm integrat-ing multi-scale receptive fields and foreground focus mechanism, named RFWNet. Specifically, we proposed a lightweight backbone network Receptive Field Adaptive Selection Network (RFASNet), leveraging the rich context infor-mation of remote sensing images to enhance class separability. Additionally, we developed a Foreground Background Separation Module (FBSM) consisting of a background redundant information filtering module and a foreground information enhancement module to emphasize critical regions within images while filtering redundant background information. Finally, we designed a loss function, the Weighted CIoU-Wasserstein (WCW) loss, which weights the IoU-based loss by using the Normalized Wasserstein Distance to mitigate model sensitivity to small object position deviations. Experimental evaluations on the DOTA V1.0 and NWPU VHR-10 datasets demonstrate that RFWNet achieves advanced perfor-mance with 6.0M parameters and can achieves 52 FPS.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシングオブジェクト検出(RSOD)の課題は、クラス間類似度が高いこと、地上背景分布が不均衡であること、リモートセンシング画像におけるオブジェクトの小さなサイズが検出精度を著しく損なうことである。 さらに、モデル精度と計算複雑性のトレードオフは、RSODアルゴリズムの適用にさらなる制約をもたらす。 これらの課題に対処するために,RFWNet というマルチスケールの受容場とフォアグラウンドのフォーカス機構を組み込んだ,効率的かつ軽量なRSODアルゴリズムを提案する。 具体的には、クラス分離性を高めるために、リモートセンシング画像のリッチなコンテキストインフォーメーションを活用する軽量なバックボーンネットワーク Receptive Field Adaptive Selection Network (RFASNet) を提案する。 さらに,背景冗長情報フィルタリングモジュールと前景情報拡張モジュールからなる前景背景分離モジュール(FBSM)を開発し,背景冗長情報をフィルタリングしながら画像内の重要な領域を強調する。 最後に,Weighted CIoU-Wasserstein (WCW)損失という損失関数を設計し,IoU損失を正規化ワッサースタイン距離を用いて重み付けすることで,小型物体位置偏差に対するモデル感度を緩和する。 DOTA V1.0とNWPU VHR-10データセットの実験的評価は、RFWNetが6.0Mパラメータで高度なパーフォルマンスを達成し、52FPSを達成することを示した。

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