論文の概要: YOLO-LLTS: Real-Time Low-Light Traffic Sign Detection via Prior-Guided Enhancement and Multi-Branch Feature Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.13883v1
• Date: Tue, 18 Mar 2025 04:28:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-19 14:16:10.661361
• Title: YOLO-LLTS: Real-Time Low-Light Traffic Sign Detection via Prior-Guided Enhancement and Multi-Branch Feature Interaction
• Title（参考訳）: YOLO-LLTS:プリエンハンスメントとマルチブランチ機能インタラクションによるリアルタイム低光信号検出
• Authors: Ziyu Lin, Yunfan Wu, Yuhang Ma, Junzhou Chen, Ronghui Zhang, Jiaming Wu, Guodong Yin, Liang Lin,
• Abstract要約: YOLO-LLTSは、低照度環境向けに設計されたエンドツーエンドのリアルタイム信号検出アルゴリズムである。 我々は、低照度シナリオにおける不特定小物体の特徴に対処するために、HRFM-TOD(High-Resolution Feature Map for Small Object Detection)モジュールを導入する。 次に,マルチブランチ・フィーチャーインタラクション・アテンション(MFIA)モジュールを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.79993863157494
• License:
• Abstract: Detecting traffic signs effectively under low-light conditions remains a significant challenge. To address this issue, we propose YOLO-LLTS, an end-to-end real-time traffic sign detection algorithm specifically designed for low-light environments. Firstly, we introduce the High-Resolution Feature Map for Small Object Detection (HRFM-TOD) module to address indistinct small-object features in low-light scenarios. By leveraging high-resolution feature maps, HRFM-TOD effectively mitigates the feature dilution problem encountered in conventional PANet frameworks, thereby enhancing both detection accuracy and inference speed. Secondly, we develop the Multi-branch Feature Interaction Attention (MFIA) module, which facilitates deep feature interaction across multiple receptive fields in both channel and spatial dimensions, significantly improving the model's information extraction capabilities. Finally, we propose the Prior-Guided Enhancement Module (PGFE) to tackle common image quality challenges in low-light environments, such as noise, low contrast, and blurriness. This module employs prior knowledge to enrich image details and enhance visibility, substantially boosting detection performance. To support this research, we construct a novel dataset, the Chinese Nighttime Traffic Sign Sample Set (CNTSSS), covering diverse nighttime scenarios, including urban, highway, and rural environments under varying weather conditions. Experimental evaluations demonstrate that YOLO-LLTS achieves state-of-the-art performance, outperforming the previous best methods by 2.7% mAP50 and 1.6% mAP50:95 on TT100K-night, 1.3% mAP50 and 1.9% mAP50:95 on CNTSSS, and achieving superior results on the CCTSDB2021 dataset. Moreover, deployment experiments on edge devices confirm the real-time applicability and effectiveness of our proposed approach.
• Abstract（参考訳）: 低照度条件下で交通標識を効果的に検出することは大きな課題である。 そこで本研究では,低照度環境に特化して設計された,エンドツーエンドのリアルタイム信号検出アルゴリズムであるYOLO-LLTSを提案する。 まず,小型物体検出のための高分解能特徴マップ(HRFM-TOD)を導入し,低照度シナリオにおける不特定小物体の特徴に対処する。 HRFM-TODは高解像度の特徴マップを活用することにより,従来のPANetフレームワークで発生する特徴希釈問題を効果的に軽減し,検出精度と推論速度の両立を図る。 次に,MFIA(Multi-branch Feature Interaction Attention, MFIA)モジュールを開発した。 最後に,低照度環境(ノイズ,低コントラスト,ぼかしなど)における画像品質の課題に対処するために,PGFE(Presideed-Guided Enhancement Module)を提案する。 このモジュールは、画像の詳細を強化し、可視性を高め、検出性能を大幅に向上させるために、事前の知識を使用している。 本研究を支援するため,中国における夜間交通標識サンプルセット (CNTSSS) を作成した。 実験により、YOLO-LLTSは最先端のパフォーマンスを達成し、TT100K-nightでは2.7% mAP50と1.6% mAP50:95、CNTSSSでは1.3% mAP50:95、CCTSDB2021データセットでは1.9% mAP50:95、より優れた結果を得た。 さらに,エッジデバイスへの展開実験により,提案手法のリアルタイム適用性と有効性を確認した。

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