論文の概要: EFSI-DETR: Efficient Frequency-Semantic Integration for Real-Time Small Object Detection in UAV Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.18597v1
• Date: Mon, 26 Jan 2026 15:41:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-27 15:23:08.907528
• Title: EFSI-DETR: Efficient Frequency-Semantic Integration for Real-Time Small Object Detection in UAV Imagery
• Title（参考訳）: EFSI-DETR:UAV画像におけるリアルタイム小物体検出のための効率的な周波数シーケンス統合
• Authors: Yu Xia, Chang Liu, Tianqi Xiang, Zhigang Tu,
• Abstract要約: EFSI-DETRは、効率的な意味的特徴強調と動的周波数空間誘導を統合する新しい検出フレームワークである。 VisDrone と CODrone のベンチマーク実験により,我々の EFSI-DETR が実時間効率で最先端の性能を達成することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.339425380819513
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Real-time small object detection in Unmanned Aerial Vehicle (UAV) imagery remains challenging due to limited feature representation and ineffective multi-scale fusion. Existing methods underutilize frequency information and rely on static convolutional operations, which constrain the capacity to obtain rich feature representations and hinder the effective exploitation of deep semantic features. To address these issues, we propose EFSI-DETR, a novel detection framework that integrates efficient semantic feature enhancement with dynamic frequency-spatial guidance. EFSI-DETR comprises two main components: (1) a Dynamic Frequency-Spatial Unified Synergy Network (DyFusNet) that jointly exploits frequency and spatial cues for robust multi-scale feature fusion, (2) an Efficient Semantic Feature Concentrator (ESFC) that enables deep semantic extraction with minimal computational cost. Furthermore, a Fine-grained Feature Retention (FFR) strategy is adopted to incorporate spatially rich shallow features during fusion to preserve fine-grained details, crucial for small object detection in UAV imagery. Extensive experiments on VisDrone and CODrone benchmarks demonstrate that our EFSI-DETR achieves the state-of-the-art performance with real-time efficiency, yielding improvement of \textbf{1.6}\% and \textbf{5.8}\% in AP and AP$_{s}$ on VisDrone, while obtaining \textbf{188} FPS inference speed on a single RTX 4090 GPU.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)画像における実時間小物体検出は、限られた特徴表現と非効率なマルチスケール核融合のため、依然として困難である。 既存の手法では、周波数情報を利用して静的畳み込み演算を頼りにしており、これによりリッチな特徴表現を得る能力が制限され、深い意味的特徴の効果的な活用が妨げられる。 これらの問題に対処するために,動的周波数空間ガイダンスと効率的な意味的特徴強調を統合した新しい検出フレームワークEFSI-DETRを提案する。 EFSI-DETR は,(1) 動的周波数・空間結合型シナジーネットワーク (DyFusNet) と,(2) 効率的な意味的特徴集中器 (ESFC) の2つのコンポーネントから構成される。 さらに,UAV画像における微小物体検出に不可欠な細粒度情報保存のために,核融合時に空間的に豊富な浅層特徴を取り入れるために,微細粒度特徴保持(FFR)戦略を採用した。 VisDrone と CODrone ベンチマークの大規模な実験により、我々の EFSI-DETR がリアルタイム効率で最先端の性能を達成し、単一の RTX 4090 GPU 上で \textbf{1.6}\% と \textbf{5.8}\% と \textbf{5.8}\% の改善と、 VisDrone 上の AP$_{s}$ の改善を実現し、同時に \textbf{188} FPS 推論速度を得ることを示した。

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