論文の概要: Cross-Modal Enhancement and Benchmark for UAV-based Open-Vocabulary Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.06011v1
• Date: Sun, 07 Sep 2025 10:59:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:03.81579
• Title: Cross-Modal Enhancement and Benchmark for UAV-based Open-Vocabulary Object Detection
• Title（参考訳）: UAVを用いたオープンボキャブラリ物体検出のためのクロスモーダルエンハンスメントとベンチマーク
• Authors: Zhenhai Weng, Zhongliang Yu,
• Abstract要約: 無人航空機(UAV)を応用するための重要な技術として、OVD(Open-Vocabulary Object Detection)が登場している。 OVD事前訓練のための大規模なデータセットは、主に地上レベルの自然画像で構成されている。 これにより、大きなドメインギャップが発生し、トレーニングされたモデルがUAV画像のパフォーマンスを著しく低下させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2228025627337864
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Open-Vocabulary Object Detection (OVD) has emerged as a pivotal technology for applications involving Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). However, the prevailing large-scale datasets for OVD pre-training are predominantly composed of ground-level, natural images. This creates a significant domain gap, causing models trained on them to exhibit a substantial drop in performance on UAV imagery. To address this limitation, we first propose a refined UAV-Label engine. Then we construct and introduce UAVDE-2M(contains over 2,000,000 instances and 1800 categories) and UAVCAP-15k(contains over 15,000 images). Furthermore, we propose a novel Cross-Attention Gated Enhancement Fusion (CAGE) module and integrate it into the YOLO-World-v2 architecture. Finally, extensive experiments on the VisDrone and SIMD datasets verify the effectiveness of our proposed method for applications in UAV-based imagery and remote sensing.
• Abstract（参考訳）: Open-Vocabulary Object Detection (OVD)は、無人航空機(UAV)を含むアプリケーションのための重要な技術として登場した。 しかし、OVD事前訓練のための大規模なデータセットは、主に地上レベルの自然画像で構成されている。 これにより、大きなドメインギャップが発生し、トレーニングされたモデルがUAV画像のパフォーマンスを著しく低下させる。 この制限に対処するため、我々はまず改良されたUAV-Labelエンジンを提案する。 次に,UAVDE-2M(2000,000のインスタンスと1800のカテゴリを含む)とUAVCAP-15k(15,000以上のイメージを含む)を構築し,導入する。 さらに,CAGE(Cross-Attention Gated Enhancement Fusion)モジュールを提案し,YOLO-World-v2アーキテクチャに統合する。 最後に、VisDroneおよびSIMDデータセットに関する広範な実験により、UAV画像およびリモートセンシングにおける提案手法の有効性が検証された。

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