論文の概要: CA-YOLO: Cross Attention Empowered YOLO for Biomimetic Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.07523v1
• Date: Sat, 07 Feb 2026 12:38:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-10 20:26:24.667118
• Title: CA-YOLO: Cross Attention Empowered YOLO for Biomimetic Localization
• Title（参考訳）: CA-YOLO:バイオミメティック・ローカライゼーションのためのクロスアテンション型YOLO
• Authors: Zhen Zhang, Qing Zhao, Xiuhe Li, Cheng Wang, Guoqiang Zhu, Yu Zhang, Yining Huo, Hongyi Yu, Yi Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,CA-YOLOに基づくバイオニック安定化ローカライゼーションシステムを提案する。 このシステムは、目標位置決め精度と小さな目標認識能力を両立させるように設計されている。 実験の結果,CA-YOLOは標準データセットの原モデルよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.196426470911161
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In modern complex environments, achieving accurate and efficient target localization is essential in numerous fields. However, existing systems often face limitations in both accuracy and the ability to recognize small targets. In this study, we propose a bionic stabilized localization system based on CA-YOLO, designed to enhance both target localization accuracy and small target recognition capabilities. Acting as the "brain" of the system, the target detection algorithm emulates the visual focusing mechanism of animals by integrating bionic modules into the YOLO backbone network. These modules include the introduction of a small target detection head and the development of a Characteristic Fusion Attention Mechanism (CFAM). Furthermore, drawing inspiration from the human Vestibulo-Ocular Reflex (VOR), a bionic pan-tilt tracking control strategy is developed, which incorporates central positioning, stability optimization, adaptive control coefficient adjustment, and an intelligent recapture function. The experimental results show that CA-YOLO outperforms the original model on standard datasets (COCO and VisDrone), with average accuracy metrics improved by 3.94%and 4.90%, respectively.Further time-sensitive target localization experiments validate the effectiveness and practicality of this bionic stabilized localization system.
• Abstract（参考訳）: 現代の複雑な環境では、多くの分野において、正確かつ効率的なターゲットローカライゼーションを達成することが不可欠である。 しかし、既存のシステムは、精度と小さなターゲットを認識する能力の両方に制限に直面していることが多い。 本研究では,CA-YOLOをベースとした生体音像定位システムを提案する。 システムの「脳」として機能するターゲット検出アルゴリズムは、バイオニックモジュールをYOLOバックボーンネットワークに統合することにより、動物の視覚的集中機構をエミュレートする。 これらのモジュールには、小さなターゲット検出ヘッドの導入や、特性核融合注意機構(CFAM)の開発が含まれる。 さらに,人間のVOR(Vestibulo-Ocular Reflex)からインスピレーションを得て,中央位置決め,安定性最適化,適応制御係数調整,インテリジェント再キャプチャ機能を備えたバイオニックパンティルトトラッキング制御戦略を開発した。 実験の結果,CA-YOLOは標準データセット(COCO)およびVisDrone(VisDrone)において,それぞれ平均精度を3.94%,4.90%改善した。

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