論文の概要: DGE-YOLO: Dual-Branch Gathering and Attention for Accurate UAV Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.23252v1
• Date: Sun, 29 Jun 2025 14:19:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 21:27:53.788871
• Title: DGE-YOLO: Dual-Branch Gathering and Attention for Accurate UAV Object Detection
• Title（参考訳）: DGE-YOLO:正確なUAV物体検出のためのデュアルブランチ・ギャザリングと注意
• Authors: Kunwei Lv, Ping Lan,
• Abstract要約: DGE-YOLOは、マルチモーダル情報を効果的に融合するために設計された拡張YOLOベースの検出フレームワークである。 具体的には、モダリティ固有の特徴抽出のためのデュアルブランチアーキテクチャを導入し、モデルが赤外線と可視画像の両方を処理できるようにする。 セマンティック表現をさらに強化するために,空間規模をまたいだ特徴学習を向上する効率的なマルチスケールアテンション(EMA)機構を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.46040036610482665
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid proliferation of unmanned aerial vehicles (UAVs) has highlighted the importance of robust and efficient object detection in diverse aerial scenarios. Detecting small objects under complex conditions, however, remains a significant challenge. Existing approaches often prioritize inference speed, leading to degraded performance when handling multi-modal inputs. To address this, we present DGE-YOLO, an enhanced YOLO-based detection framework designed to effectively fuse multi-modal information. Specifically, we introduce a dual-branch architecture for modality-specific feature extraction, enabling the model to process both infrared and visible images. To further enrich semantic representation, we propose an Efficient Multi-scale Attention (EMA) mechanism that enhances feature learning across spatial scales. Additionally, we replace the conventional neck with a Gather-and-Distribute module to mitigate information loss during feature aggregation. Extensive experiments on the Drone Vehicle dataset demonstrate that DGE-YOLO achieves superior performance over state-of-the-art methods, validating its effectiveness in multi-modal UAV object detection tasks.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)の急速な普及は、多様な航空シナリオにおける堅牢で効率的な物体検出の重要性を強調している。 しかし、複雑な条件下で小さな物体を検出することは依然として大きな課題である。 既存のアプローチは推論速度を優先することが多く、マルチモーダル入力を処理する際に性能が低下する。 そこで本稿では,マルチモーダル情報を効果的に利用するための拡張YOLOベースの検出フレームワークであるDGE-YOLOを提案する。 具体的には、モダリティ固有の特徴抽出のためのデュアルブランチアーキテクチャを導入し、モデルが赤外線と可視画像の両方を処理できるようにする。 セマンティック表現をさらに強化するために,空間規模をまたいだ特徴学習を向上する効率的なマルチスケールアテンション(EMA)機構を提案する。 さらに,従来のネックをGather-and-Distributeモジュールに置き換えることで,特徴集約時の情報損失を軽減する。 Drone Vehicleデータセットの大規模な実験では、DGE-YOLOは最先端の手法よりも優れたパフォーマンスを達成し、マルチモーダルなUAVオブジェクト検出タスクの有効性を検証する。

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