論文の概要: CollabOD: Collaborative Multi-Backbone with Cross-scale Vision for UAV Small Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.05905v1
• Date: Fri, 06 Mar 2026 04:49:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-09 13:17:45.09082
• Title: CollabOD: Collaborative Multi-Backbone with Cross-scale Vision for UAV Small Object Detection
• Title（参考訳）: CollabOD:UAV小物体検出のためのクロススケールビジョンを用いた協調型マルチバックボーン
• Authors: Xuecheng Bai, Yuxiang Wang, Chuanzhi Xu, Boyu Hu, Kang Han, Ruijie Pan, Xiaowei Niu, Xiaotian Guan, Liqiang Fu, Pengfei Ye,
• Abstract要約: 無人航空機(UAV)画像の小型物体検出は、スケールのばらつき、構造的詳細劣化、限られた計算資源により困難である。 構造的詳細を明示的に保存し,異質な特徴ストリームを整列する,軽量な協調検出フレームワークであるCollabODを提案する。 提案手法は,効率的な推論を維持しつつ表現安定性を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.445022874333407
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Small object detection in unmanned aerial vehicle (UAV) imagery is challenging, mainly due to scale variation, structural detail degradation, and limited computational resources. In high-altitude scenarios, fine-grained features are further weakened during hierarchical downsampling and cross-scale fusion, resulting in unstable localization and reduced robustness. To address this issue, we propose CollabOD, a lightweight collaborative detection framework that explicitly preserves structural details and aligns heterogeneous feature streams before multi-scale fusion. The framework integrates Structural Detail Preservation, Cross-Path Feature Alignment, and Localization-Aware Lightweight Design strategies. From the perspectives of image processing, channel structure, and lightweight design, it optimizes the architecture of conventional UAV perception models. The proposed design enhances representation stability while maintaining efficient inference. A unified detail-aware detection head further improves regression robustness without introducing additional deployment overhead. The code is available at: https://github.com/Bai-Xuecheng/CollabOD.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)画像における小さな物体検出は、主にスケールのばらつき、構造的詳細劣化、限られた計算資源によって困難である。 高高度のシナリオでは、階層的なダウンサンプリングとクロススケールな融合の間に、きめ細かい特徴がさらに弱まり、不安定な局所化とロバストネスが低下する。 この問題に対処するため,マルチスケール核融合前に構造的詳細を明示的に保存し,異質な特徴ストリームを整列する軽量協調検出フレームワークCollabODを提案する。 このフレームワークは、構造的詳細保存、クロスパス機能アライメント、およびローカライズ対応軽量設計戦略を統合している。 画像処理,チャネル構造,軽量設計の観点から,従来のUAV知覚モデルのアーキテクチャを最適化する。 提案手法は,効率的な推論を維持しつつ表現安定性を向上させる。 統合された詳細認識検出ヘッドは、追加のデプロイメントオーバーヘッドを導入することなく、レグレッションロバスト性をさらに向上する。 コードは、https://github.com/Bai-Xuecheng/CollabOD.comで入手できる。

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