論文の概要: LGI-DETR: Local-Global Interaction for UAV Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18785v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 15:32:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:35:31.383966
• Title: LGI-DETR: Local-Global Interaction for UAV Object Detection
• Title（参考訳）: LGI-DETR:UAV物体検出のための局所的・局所的相互作用
• Authors: Zifa Chen,
• Abstract要約: 既存のエンド・ツー・エンドのオブジェクト検出器の多くは自然のシーン用に設計されている。 それらを直接UAV画像に適用するのは理想的ではない。 UAVのためのローカル・グローバル情報対話型DETRを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: UAV has been widely used in various fields. However, most of the existing object detectors used in drones are not end-to-end and require the design of various complex components and careful fine-tuning. Most of the existing end-to-end object detectors are designed for natural scenes. It is not ideal to apply them directly to UAV images. In order to solve the above challenges, we design an local-global information interaction DETR for UAVs, namely LGI-DETR. Cross-layer bidirectional low-level and high-level feature information enhancement, this fusion method is effective especially in the field of small objection detection. At the initial stage of encoder, we propose a local spatial enhancement module (LSE), which enhances the low-level rich local spatial information into the high-level feature, and reduces the loss of local information in the transmission process of high-level information. At the final stage of the encoder, we propose a novel global information injection module (GII) designed to integrate rich high-level global semantic representations with low-level feature maps. This hierarchical fusion mechanism effectively addresses the inherent limitations of local receptive fields by propagating contextual information across the feature hierarchy. Experimental results on two challenging UAV image object detection benchmarks, VisDrone2019 and UAVDT, show that our proposed model outperforms the SOTA model. Compared to the baseline model, AP and AP50 improved by 1.9% and 2.4%, respectively.
• Abstract（参考訳）: UAVは様々な分野で広く使われている。 しかし、ドローンで使われている既存の物体検出器のほとんどはエンドツーエンドではなく、様々な複雑な部品の設計と注意深い微調整が必要である。 既存のエンドツーエンドのオブジェクト検出器のほとんどは、自然のシーン用に設計されている。 それらを直接UAV画像に適用するのは理想的ではない。 上記の課題を解決するために,UAV(LGI-DETR)のためのローカル・グローバル情報対話型DETRを設計する。 この融合法は、特に小さな対物検出の分野では、多層双方向低レベル・高レベル特徴情報向上に有効である。 エンコーダの初期段階では,低レベルのリッチなローカル空間情報を高レベルの特徴に拡張し,高レベルの情報の送信プロセスにおけるローカル情報の損失を低減するローカル空間拡張モジュール (LSE) を提案する。 エンコーダの最終段階では,より高レベルなグローバルな意味表現と低レベルな特徴マップを統合するために設計された,新しいグローバルな情報注入モジュール(GII)を提案する。 この階層的融合機構は、特徴階層を横断する文脈情報を伝播することにより、局所受容領域の固有の制限に効果的に対処する。 VisDrone2019 と UAVDT という2つの挑戦的な UAV 画像オブジェクト検出ベンチマークの実験結果から,提案モデルが SOTA モデルより優れていることが示された。 ベースラインモデルと比較して、AP50とAP50はそれぞれ1.9%、AP50は2.4%改善した。

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