論文の概要: YOLOatr : Deep Learning Based Automatic Target Detection and Localization in Thermal Infrared Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.11267v1
• Date: Tue, 15 Jul 2025 12:41:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-16 19:46:03.109389
• Title: YOLOatr : Deep Learning Based Automatic Target Detection and Localization in Thermal Infrared Imagery
• Title（参考訳）: YOLOatr : 深層学習に基づく熱赤外画像のターゲット自動検出と位置推定
• Authors: Aon Safdar, Usman Akram, Waseem Anwar, Basit Malik, Mian Ibad Ali,
• Abstract要約: そこで我々は, YOLOatrと呼ばれるアンカー型単段検出器を改良し, 検出ヘッドを最適に修正し, 首の核融合, カスタム拡張プロファイルを提案する。 相関テストプロトコルと非相関テストプロトコルの両方を用いたリアルタイムATRのための総合的DSIAC MWIRデータセットの性能評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Automatic Target Detection (ATD) and Recognition (ATR) from Thermal Infrared (TI) imagery in the defense and surveillance domain is a challenging computer vision (CV) task in comparison to the commercial autonomous vehicle perception domain. Limited datasets, peculiar domain-specific and TI modality-specific challenges, i.e., limited hardware, scale invariance issues due to greater distances, deliberate occlusion by tactical vehicles, lower sensor resolution and resultant lack of structural information in targets, effects of weather, temperature, and time of day variations, and varying target to clutter ratios all result in increased intra-class variability and higher inter-class similarity, making accurate real-time ATR a challenging CV task. Resultantly, contemporary state-of-the-art (SOTA) deep learning architectures underperform in the ATR domain. We propose a modified anchor-based single-stage detector, called YOLOatr, based on a modified YOLOv5s, with optimal modifications to the detection heads, feature fusion in the neck, and a custom augmentation profile. We evaluate the performance of our proposed model on a comprehensive DSIAC MWIR dataset for real-time ATR over both correlated and decorrelated testing protocols. The results demonstrate that our proposed model achieves state-of-the-art ATR performance of up to 99.6%.
• Abstract（参考訳）: 防衛・監視領域における熱赤外(TI)画像からの自動目標検出(ATD)と認識(ATR)は、商用の自動運転車認識領域と比較して難しいコンピュータビジョン(CV)タスクである。 限定されたデータセット、特有なドメイン固有およびTIモダリティ固有の課題、すなわち、より距離の長いハードウェア、戦術車両による故意の排除、センサーの解像度の低下、目標における構造情報の欠如、天候、温度、日変化の時間の変化などにより、クラス内変動の増大とクラス間類似度の向上が達成され、正確なリアルタイムATRが困難なCVタスクとなる。 その結果、現代の最先端(SOTA)ディープラーニングアーキテクチャは、ATRドメインではパフォーマンスが低い。 改良型YOLOv5sをベースとした改良型アンカーベース単段検出器 YOLOatr を提案する。 相関テストプロトコルと非相関テストプロトコルの両方を用いたリアルタイムATRのための総合的DSIAC MWIRデータセットの性能評価を行った。 その結果,提案手法は最先端のATR性能を99.6%まで向上させることができた。

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