論文の概要: D$^3$R-DETR: DETR with Dual-Domain Density Refinement for Tiny Object Detection in Aerial Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.02747v1
• Date: Tue, 06 Jan 2026 06:21:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-07 17:02:12.827308
• Title: D$^3$R-DETR: DETR with Dual-Domain Density Refinement for Tiny Object Detection in Aerial Images
• Title（参考訳）: D$3$R-DETR:DTRによる空中画像の細い物体検出
• Authors: Zixiao Wen, Zhen Yang, Xianjie Bao, Lei Zhang, Xiantai Xiang, Wenshuai Li, Yuhan Liu,
• Abstract要約: 本稿ではD$3$R-DETRを提案する。 空間領域情報と周波数領域情報を融合することにより、低レベル特徴写像を洗練し、より正確な物体密度マップを予測する。 AI-TOD-v2データセットの実験では、D$3$R-DETRが既存の最先端検出器よりも小さな物体検出に優れていることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.413080494037107
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detecting tiny objects plays a vital role in remote sensing intelligent interpretation, as these objects often carry critical information for downstream applications. However, due to the extremely limited pixel information and significant variations in object density, mainstream Transformer-based detectors often suffer from slow convergence and inaccurate query-object matching. To address these challenges, we propose D$^3$R-DETR, a novel DETR-based detector with Dual-Domain Density Refinement. By fusing spatial and frequency domain information, our method refines low-level feature maps and utilizes their rich details to predict more accurate object density map, thereby guiding the model to precisely localize tiny objects. Extensive experiments on the AI-TOD-v2 dataset demonstrate that D$^3$R-DETR outperforms existing state-of-the-art detectors for tiny object detection.
• Abstract（参考訳）: これらのオブジェクトは、下流のアプリケーションに重要な情報を運ぶことが多いため、リモートのインテリジェントな解釈において、小さなオブジェクトを検出することが重要な役割を担います。 しかし、非常に限られたピクセル情報とオブジェクト密度の顕著な変化のため、主流のTransformerベースの検出器は、収束が遅く、クエリーオブジェクトの整合が不正確な場合が多い。 これらの課題に対処するため,D$^3$R-DETRを提案する。 空間領域情報と周波数領域情報を融合することにより、低レベル特徴写像を洗練し、より正確な物体密度マップを予測するために、より詳細な情報を用いて、モデルに微小物体の正確な局在を誘導する。 AI-TOD-v2データセットの大規模な実験により、D$^3$R-DETRは、既存の最先端検出器よりも小さな物体検出に優れていた。

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