論文の概要: DEPF: A UAV Multispectral Object Detector with Dual-Domain Enhancement and Priority-Guided Mamba Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.07327v1
• Date: Tue, 09 Sep 2025 01:51:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-10 14:38:27.165629
• Title: DEPF: A UAV Multispectral Object Detector with Dual-Domain Enhancement and Priority-Guided Mamba Fusion
• Title（参考訳）: DEPF:デュアルドメイン拡張と優先誘導型マンバ核融合を用いたUAVマルチスペクトル物体検出器
• Authors: Shucong Li, Zhenyu Liu, Zijie Hong, Zhiheng Zhou, Xianghai Cao,
• Abstract要約: 二重ドメイン拡張と優先誘導マンバ融合(DEPF)を備えたUAVマルチスペクトル物体検出器を提案する。 DEPFは、最先端の手法と比較して、オブジェクト検出においてよく機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.4402018224356015
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multispectral remote sensing object detection is one of the important application of unmanned aerial vehicle (UAV). However, it faces three challenges. Firstly, the low-light remote sensing images reduce the complementarity during multi-modality fusion. Secondly, the local small target modeling is interfered with redundant information in the fusion stage easily. Thirdly, due to the quadratic computational complexity, it is hard to apply the transformer-based methods on the UAV platform. To address these limitations, motivated by Mamba with linear complexity, a UAV multispectral object detector with dual-domain enhancement and priority-guided mamba fusion (DEPF) is proposed. Firstly, to enhance low-light remote sensing images, Dual-Domain Enhancement Module (DDE) is designed, which contains Cross-Scale Wavelet Mamba (CSWM) and Fourier Details Recovery block (FDR). CSWM applies cross-scale mamba scanning for the low-frequency components to enhance the global brightness of images, while FDR constructs spectrum recovery network to enhance the frequency spectra features for recovering the texture-details. Secondly, to enhance local target modeling and reduce the impact of redundant information during fusion, Priority-Guided Mamba Fusion Module (PGMF) is designed. PGMF introduces the concept of priority scanning, which starts from local targets features according to the priority scores obtained from modality difference. Experiments on DroneVehicle dataset and VEDAI dataset reports that, DEPF performs well on object detection, comparing with state-of-the-art methods. Our code is available in the supplementary material.
• Abstract（参考訳）: マルチスペクトルリモートセンシングオブジェクト検出は無人航空機(UAV)の重要な応用の1つである。 しかし、それは3つの課題に直面している。 第一に、低照度リモートセンシング画像は多モード融合時の相補性を低下させる。 第2に、核融合段階において、局所的小ターゲットモデリングが冗長な情報に容易に干渉される。 第3に、二次計算の複雑さのため、UAVプラットフォームにトランスフォーマーベースの手法を適用するのは難しい。 これらの制約に対処するために、Mambaが線形複雑度で動機付けた、二重ドメイン拡張と優先誘導マンバ融合(DEPF)を備えたUAVマルチスペクトル物体検出器を提案する。 まず、低照度リモートセンシング画像を改善するために、クロススケールウェーブレットマンバ(CSWM)とフーリエリカバリブロック(FDR)を含むDDE(Dual-Domain Enhancement Module)を設計する。 CSWMは、低周波成分のクロススケールマンバスキャンを適用し、画像のグローバルな輝度を高める一方、FDRはスペクトル回復ネットワークを構築し、テクスチャディテールを回復するための周波数スペクトル特性を強化する。 第二に、局所目標モデリングを強化し、核融合時の冗長な情報の影響を低減するため、優先誘導マンバ核融合モジュール(PGMF)が設計されている。 PGMFは、モーダリティ差から得られる優先度スコアに基づいて、局所目標特徴から始まる優先走査の概念を導入している。 DroneVehicleデータセットとVEDAIデータセットの実験では、DePFは最先端の手法と比較して、オブジェクト検出でうまく機能している、と報告されている。 私たちのコードは補足資料で利用可能です。

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