論文の概要: Dual-Strategy Improvement of YOLOv11n for Multi-Scale Object Detection in Remote Sensing Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.13879v1
• Date: Sat, 14 Mar 2026 10:24:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-17 16:19:35.46378
• Title: Dual-Strategy Improvement of YOLOv11n for Multi-Scale Object Detection in Remote Sensing Images
• Title（参考訳）: リモートセンシング画像におけるマルチスケール物体検出のためのYOLOv11nのデュアルストラテジー改善
• Authors: Shuaiyu Zhu, Sergey Ablameyko,
• Abstract要約: 本稿では,リモートセンシング画像におけるYOLOv11nモデルの検出精度の低下に対処する2つの改善手法を提案する。 金-YOLO構造をネックネットワークに組み込んでマルチスケールな特徴融合を実現する。 マルチSEAMヘッド検出ヘッドを組み合わせることで、小型・マルチスケールオブジェクトの表現と検出能力をさらに強化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7519872646378835
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Satellite remote sensing images pose significant challenges for object detection due to their high resolution, complex scenes, and large variations in target scales. To address the insufficient detection accuracy of the YOLOv11n model in remote sensing imagery, this paper proposes two improvement strategies. Method 1: (a) a Large Separable Kernel Attention (LSKA) mechanism is introduced into the backbone network to enhance feature extraction for small objects; (b) a Gold-YOLO structure is incorporated into the neck network to achieve multi-scale feature fusion, thereby improving the detection performance of objects at different scales. Method 2: (a) the Gold-YOLO structure is also integrated into the neck network; (b) a MultiSEAMHead detection head is combined to further strengthen the representation and detection capability for small and multi-scale objects. To verify the effectiveness of the proposed improvements, experiments are conducted on the DOTAv1 dataset. The results show that, while maintaining the lightweight advantage of the model, the proposed methods improve detection accuracy (mAP@0.5) by 1.3% and 1.8%, respectively, compared with the baseline YOLOv11n, demonstrating the effectiveness and practical value of the proposed approaches for object detection in remote sensing images.
• Abstract（参考訳）: 衛星リモートセンシング画像は、高解像度、複雑なシーン、ターゲットスケールの大きなバリエーションのために、物体検出に重大な課題を提起する。 リモートセンシング画像におけるYOLOv11nモデルの検出精度の低下に対処するため,本稿では2つの改善策を提案する。 方法1 (a)小さなオブジェクトの特徴抽出を強化するために、バックボーンネットワークにLarge Separable Kernel Attention(LSKA)機構を導入する。 b)ゴールドヨーロ構造をネックネットワークに組み込んでマルチスケールな特徴融合を実現し,異なるスケールの物体の検出性能を向上させる。 方法2 (a)Gold-YOLO構造もネックネットワークに統合される。 b)MultiSEAMHead検出ヘッドを組み合わせることで,小型・大規模オブジェクトの表現と検出能力をさらに強化する。 提案手法の有効性を検証するため,DOTAv1データセットを用いて実験を行った。 提案手法は,モデルによる軽量な優位性を保ちながら,ベースラインのYOLOv11nと比較して検出精度(mAP@0.5)を1.3%,1.8%向上させ,リモートセンシング画像におけるオブジェクト検出手法の有効性と実用性を示した。

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