本論文では、回転物体検出における角度偏差の影響と、現在広く使用されているAP50指標の問題点を詳細に分析している。AP50は角度偏差に対して大きな許容範囲を持つため、高精度検出の性能を正確に反映できない。そのため、より厳しい基準であるAP75指標の使用を提唱している。
次に、提案手法ARS-DETRについて説明する。ARS-DETRは以下の新しい技術を導入している:
Aspect Ratio aware Circle Smooth Label (AR-CSL): 物体のアスペクト比に応じて動的に角度ラベルをスムージングする新しい角度分類手法。従来手法のCSLと比べ、ハイパーパラメータを必要とせず、より合理的な角度ラベルを生成できる。
回転可能な Deformable Attention Module: 角度情報を活用して特徴マッチングを改善し、物体の特徴とサンプリング位置の整合性を高める。
Denoising 訓練: 角度ノイズを追加することで、モデルの一般化性能を向上させる。
アスペクト比に応じた重み付けと割当: 大アスペクト比物体により厳しい角度精度要求と割当を行うことで、モデルの性能を向上させる。
最後に、DOTA-v1.0、DIOR-R、OHD-SJTUの各データセットで実験を行い、提案手法ARS-DETRが高精度回転物体検出において優れた性能を発揮することを示している。
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by Ying Zeng,Xu... at arxiv.org 04-04-2024
https://arxiv.org/pdf/2303.04989.pdfDeeper Inquiries