論文の概要: Weather-Aware Object Detection Transformer for Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.10877v1
• Date: Tue, 15 Apr 2025 05:11:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-16 22:10:00.199561
• Title: Weather-Aware Object Detection Transformer for Domain Adaptation
• Title（参考訳）: ドメイン適応のための気象対応物体検出変換器
• Authors: Soheil Gharatappeh, Salimeh Sekeh, Vikas Dhiman,
• Abstract要約: RT-DETRは様々なコンピュータビジョンタスクで強い性能を示してきたが、霧のような困難な気象条件下では劣化することが知られている。 本研究では,霧環境におけるRT-DETRロバスト性を高める3つの新しい手法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4952056744888913
• License:
• Abstract: RT-DETRs have shown strong performance across various computer vision tasks but are known to degrade under challenging weather conditions such as fog. In this work, we investigate three novel approaches to enhance RT-DETR robustness in foggy environments: (1) Domain Adaptation via Perceptual Loss, which distills domain-invariant features from a teacher network to a student using perceptual supervision; (2) Weather Adaptive Attention, which augments the attention mechanism with fog-sensitive scaling by introducing an auxiliary foggy image stream; and (3) Weather Fusion Encoder, which integrates a dual-stream encoder architecture that fuses clear and foggy image features via multi-head self and cross-attention. Despite the architectural innovations, none of the proposed methods consistently outperform the baseline RT-DETR. We analyze the limitations and potential causes, offering insights for future research in weather-aware object detection.
• Abstract（参考訳）: RT-DETRは様々なコンピュータビジョンタスクで強い性能を示してきたが、霧のような困難な気象条件下では劣化することが知られている。 本研究では,(1)教師ネットワークから学生へのドメイン不変の特徴を抽出する知覚損失によるドメイン適応,(2)補助的な霧画像ストリームの導入による霧感的スケーリングによる注意機構の強化,(3)マルチヘッド・セルフ・クロスアテンションによる鮮明で霧感的なイメージ特徴を融合したデュアルストリームエンコーダアーキテクチャを統合した気象拡散エンコーダの3つの新しいアプローチについて検討する。 アーキテクチャの革新にもかかわらず、提案された手法はRT-DETRを一貫して上回るものではなかった。 我々は、気象に敏感な物体検出における将来の研究の洞察を提供するとともに、その限界と潜在的な原因を分析した。

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