論文の概要: Decoupling Ego-Motion from Target Dynamics via Dual-Interval Motion Cues for UAV Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.22605v1
• Date: Thu, 21 May 2026 15:18:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-22 16:35:42.320805
• Title: Decoupling Ego-Motion from Target Dynamics via Dual-Interval Motion Cues for UAV Detection
• Title（参考訳）: UAV検出のためのデュアルインターバルモーションキューによる目標運動からのエゴ運動の分離
• Authors: Liuyang Wang, Feitian Zhang,
• Abstract要約: 無人航空機(UAV)からの物体検出は、激しいエゴモーション、カメラジッタ、大規模変動によって困難にさらされている。 本稿では、カメラによる乱れから目標運動を分離する視覚のみのモーションガイド検出フレームワークを提案する。 VisDrone-VIDデータセットの実験では、強いエゴモーションの下で強いYOLOv8ベースラインに対して一貫した改善が示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5371337604556311
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Object detection from Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) is challenged by severe ego-motion, camera jitter, and large scale variations. While modern detectors perform well on static images, their direct application to UAV video often fails, particularly for small objects in dynamic scenes. Existing motion-based methods either rely on computationally expensive optical flow or use single-interval differencing, which is sensitive to jitter and limited in capturing diverse motion patterns. We propose a vision-only motion-guided detection framework that decouples target motion from camera-induced disturbances. A homography-based Global Motion Compensation (GMC) first aligns adjacent frames. We then introduce a Dual-Interval Motion Extraction strategy that captures both short-term and long-term motion cues. To integrate these cues, a lightweight Motion-Guided Attention (MGA) module enhances feature representations within a Feature Pyramid Network. Experiments on the VisDrone-VID dataset demonstrate consistent improvements over a strong YOLOv8 baseline under severe ego-motion. Ablation studies further confirm the effectiveness of the dual-interval design and the proposed motion-guided attention mechanism.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)からの物体検出は、激しいエゴモーション、カメラジッタ、大規模変動によって困難にさらされている。 現代の検出器は静止画像でよく機能するが、UAVビデオへの直接の応用はしばしば失敗する。 既存の動きに基づく手法は、計算に高価な光学フローに依存するか、単一間隔の差分を用いるかのいずれかであり、ジッタに敏感であり、多様な動きパターンを捉えることに制限される。 本稿では、カメラによる乱れから目標運動を分離する視覚のみのモーションガイド検出フレームワークを提案する。 ホモグラフィに基づくGlobal Motion Compensation (GMC) は、まず隣接フレームをアライメントする。 次に、短期動作と長期動作の両方をキャプチャするデュアル・インターバル動作抽出戦略を導入する。 これらのキューを統合するために、軽量なMotion-Guided Attention (MGA)モジュールは、Feature Pyramid Network内のフィーチャ表現を強化する。 VisDrone-VIDデータセットの実験では、強いエゴモーションの下で強いYOLOv8ベースラインに対して一貫した改善が示されている。 アブレーション研究は、デュアルインターバル設計の有効性と、提案した動き誘導型アテンション機構の有効性をさらに確認する。

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