論文の概要: Towards UAV Detection in the Real World: A New Multispectral Dataset UAVNet-MS and a New Method
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.20963v1
- Date: Wed, 20 May 2026 09:49:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-21 19:19:56.608813
- Title: Towards UAV Detection in the Real World: A New Multispectral Dataset UAVNet-MS and a New Method
- Title（参考訳）: 実世界におけるUAV検出に向けて:新しいマルチスペクトルデータセットUAVNet-MSと新しい方法
- Authors: Yihang Luo, Jun Chen, Chao Xiao, Yingqian Wang, Zhaoxu Li, Qiang Ling, Xu He, Nuo Chen, Gaowei Guo, Hongge Li, Miao Li, Longguang Wang, Yulan Guo, Li Liu, Wei An, Zhijie Chen,
- Abstract要約: UAVNet-MSは、微小UAV検出のための最初のマルチスペクトルデータセットである。
本稿では、アレイ誘起パララックスと空間-スペクトル融合に対処するデュアルストリームベースラインであるMFDNetを提案する。
この研究は、基礎的なデータセット、強力なベースライン、マルチスペクトルUAV監視研究のためのベンチマークを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.50361258830928
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The proliferation of unmanned aerial vehicles (UAVs) has created urgent demand for precise UAV monitoring. Existing RGB-based systems rely on spatial cues that degrade at small scales, particularly with high inter-type similarity, target-clutter ambiguity, and low contrast. Multispectral imaging (MSI) encodes material-aware spectral signatures, yet MSI-based fine-grained small-UAV detection remains underexplored due to lack of dedicated datasets. We introduce UAVNet-MS, the first multispectral dataset for fine-grained small-UAV detection, comprising 15,618 temporally synchronized RGB-MSI data cubes (1440x1080) with bounding box annotations. The dataset features challenging small objects (93.7% <= 32^2 pixels, average 18^2 pixels, ~0.02% image area) under low contrast. We propose MFDNet, a dual-stream baseline addressing array-induced parallax and spatial-spectral fusion. Extensive evaluation under RGB-only, MSI-only, and RGB+MSI protocols against 20 detectors shows MFDNet achieves +6.2% AP50 improvement over best RGB-only methods, demonstrating spectral cues provide complementary material evidence beyond spatial cues. This work provides foundational dataset, strong baseline, and benchmark for multispectral UAV monitoring research.
- Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)の拡散は、正確なUAV監視の緊急需要を生み出している。
既存のRGBベースのシステムは、特に高型間類似性、ターゲット・クラッタの曖昧さ、低コントラストなど、小さなスケールで劣化する空間的手がかりに依存している。
マルチスペクトルイメージング(MSI)は、物質を意識したスペクトルシグネチャを符号化するが、MSIをベースとした微細な小型UAV検出は、専用のデータセットが欠如しているため、未発見のままである。
15,618個の時間同期RGB-MSIデータキューブ(1440x1080)とバウンディングボックスアノテーションからなる,小型UAV検出のための最初のマルチスペクトルデータセットであるUAVNet-MSを紹介する。
このデータセットは、低いコントラストの下で、挑戦的な小さなオブジェクト(93.7% <= 32^2 ピクセル、平均18^2 ピクセル、 ~0.02% の画像領域)を特徴とする。
アレイ誘起パララックスと空間-スペクトル融合に対処するデュアルストリームベースラインであるMFDNetを提案する。
RGBのみ、MSIのみ、およびRGB+MSIプロトコルによる20個の検出器に対する広範囲な評価により、MFDNetは最高のRGBのみの手法よりも+6.2%AP50の改善を達成し、スペクトル的手がかりは空間的手がかりを超えた相補的な物質的証拠を提供することを示した。
この研究は、基礎的なデータセット、強力なベースライン、マルチスペクトルUAV監視研究のためのベンチマークを提供する。
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