論文の概要: CEM-FBGTinyDet: Context-Enhanced Foreground Balance with Gradient Tuning for tiny Objects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.09897v1
- Date: Wed, 11 Jun 2025 16:13:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-13 06:35:03.121993
- Title: CEM-FBGTinyDet: Context-Enhanced Foreground Balance with Gradient Tuning for tiny Objects
- Title（参考訳）: CEM-FBGTinyDet:小さなオブジェクトに対するグラディエントチューニングによるコンテキスト拡張フォアグラウンドバランス
- Authors: Tao Liu, Zhenchao Cui,
- Abstract要約: マルチスケール機能拡張と適応最適化を統合した新しいアーキテクチャであるE-FPN-BSを提案する。
第一に、私たちのContext Enhancement Module(CEM)は、効率的なグローバルな融合のために高レベルな特徴を整列し、圧縮するためにデュアルブランチ処理を採用している。
第2に、フォアグラウンド-バックグラウンド分離モジュール(FBSM)は、識別領域を動的に増幅する空間ゲーティングマスクを生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.321156185872456
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Tiny object detection (TOD) reveals a fundamental flaw in feature pyramid networks: high-level features (P5-P6) frequently receive zero positive anchors under standard label assignment protocols, leaving their semantic representations untrained due to exclusion from loss computation. This creates dual deficiencies: (1) Stranded high-level features become semantic dead-ends without gradient updates, while (2) low-level features lack essential semantic context for robust classification. We propose E-FPN-BS that systematically converts wasted high-level semantics into low-level feature enhancements. To address these issues, we propose E-FPN-BS, a novel architecture integrating multi-scale feature enhancement and adaptive optimization. First, our Context Enhancement Module(CEM) employs dual-branch processing to align and compress high-level features for effective global-local fusion. Second, the Foreground-Background Separation Module (FBSM) generates spatial gating masks that dynamically amplify discriminative regions. To address gradient imbalance across object scales, we further propose a Dynamic Gradient-Balanced Loss (DCLoss) that automatically modulates loss contributions via scale-aware gradient equilibrium. Extensive experiments across multiple benchmark datasets demonstrate the outstanding performance and generalization ability of our approach.
- Abstract（参考訳）: 高レベルの特徴(P5-P6)は、標準ラベル代入プロトコルの下ではゼロの正のアンカーを頻繁に受け取り、損失計算から除外されたセマンティック表現を未訓練のまま残している。
1) ストレートされた高レベル機能は、勾配更新なしでセマンティックなデッドエンドになり、(2) 低レベル機能は、ロバストな分類に不可欠なセマンティックコンテキストを欠いている。
無駄な高レベルのセマンティクスを低レベルの機能拡張に体系的に変換するE-FPN-BSを提案する。
これらの課題に対処するために,マルチスケール機能拡張と適応最適化を統合した新しいアーキテクチャであるE-FPN-BSを提案する。
第一に、私たちのContext Enhancement Module(CEM)は、効率的なグローバルな融合のために高レベルな特徴を整列し、圧縮するためにデュアルブランチ処理を採用している。
第2に、フォアグラウンド-バックグラウンド分離モジュール(FBSM)は、識別領域を動的に増幅する空間ゲーティングマスクを生成する。
さらに,対象スケール間の勾配不均衡に対処するために,スケール・アウェア勾配平衡による損失寄与を自動的に変調する動的勾配バランス損失(DCLoss)を提案する。
複数のベンチマークデータセットにまたがる大規模な実験は、我々のアプローチの卓越した性能と一般化能力を示す。
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