論文の概要: Explore Intrinsic Geometry for Query-based Tiny and Oriented Object Detector with Momentum-based Bipartite Matching
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.13728v1
- Date: Sat, 14 Feb 2026 11:40:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-17 14:17:28.363957
- Title: Explore Intrinsic Geometry for Query-based Tiny and Oriented Object Detector with Momentum-based Bipartite Matching
- Title（参考訳）: モーメントベースバイパートイトマッチングを用いたクエリベースTinyおよびOriented Object Detectorの固有幾何探索
- Authors: Junpeng Zhang, Zewei Yang, Jie Feng, Yuhui Zheng, Ronghua Shang, Mengxuan Zhang,
- Abstract要約: IGOFormerは、固有の幾何学を特徴デコードに統合する、クエリベースのオブジェクト指向オブジェクト検出器である。
歴史的マッチングコストを適応的に集約するモメンタムベースのBipartite Matchingスキームを開発した。
航空機指向物体検出におけるIGOFormerの優位性を示す実験とアブレーション実験を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.566669515949155
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent query-based detectors have achieved remarkable progress, yet their performance remains constrained when handling objects with arbitrary orientations, especially for tiny objects capturing limited texture information. This limitation primarily stems from the underutilization of intrinsic geometry during pixel-based feature decoding and the occurrence of inter-stage matching inconsistency caused by stage-wise bipartite matching. To tackle these challenges, we present IGOFormer, a novel query-based oriented object detector that explicitly integrates intrinsic geometry into feature decoding and enhances inter-stage matching stability. Specifically, we design an Intrinsic Geometry-aware Decoder, which enhances the object-related features conditioned on an object query by injecting complementary geometric embeddings extrapolated from their correlations to capture the geometric layout of the object, thereby offering a critical geometric insight into its orientation. Meanwhile, a Momentum-based Bipartite Matching scheme is developed to adaptively aggregate historical matching costs by formulating an exponential moving average with query-specific smoothing factors, effectively preventing conflicting supervisory signals arising from inter-stage matching inconsistency. Extensive experiments and ablation studies demonstrate the superiority of our IGOFormer for aerial oriented object detection, achieving an AP$_{50}$ score of 78.00\% on DOTA-V1.0 using Swin-T backbone under the single-scale setting. The code will be made publicly available.
- Abstract（参考訳）: 最近のクエリベースの検出器は目覚ましい進歩を遂げているが、特に限られたテクスチャ情報をキャプチャする小さなオブジェクトに対して、オブジェクトを任意の向きで扱う場合、その性能は依然として制限されている。
この制限は主に、画素ベースの特徴デコード中の固有幾何の未利用と、ステージワイドのバイパーティイトマッチングによるステージ間マッチングの不整合の発生に起因している。
これらの課題に対処するため、IGOFormerは、固有の幾何学を特徴デコードに明示的に統合し、ステージ間マッチング安定性を向上させる、新しいクエリベースのオブジェクト指向オブジェクト検出器である。
具体的には,オブジェクトの幾何学的レイアウトを捉えるために,オブジェクトの相関から外挿した補的幾何学的埋め込みを注入することにより,オブジェクトクエリに条件付けされたオブジェクトの関連性を高める固有幾何認識デコーダを設計する。
一方、MomentumベースのBipartite Matchingスキームは、指数的な移動平均をクエリ特異的な平滑化因子で定式化し、ステージ間マッチングの不整合に起因する競合する監視信号を防止することで、履歴マッチングコストを適応的に集約する。
広汎な実験とアブレーション研究により、単スケールでSwin-Tのバックボーンを用いたDOTA-V1.0上でのAP$_{50}$スコア78.00\%のIGOFormerの優位性が示された。
コードは公開されます。
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