본 논문은 원격 감지 이미지에서 작은 객체를 실시간으로 탐지하기 위해 설계된 경량 실시간 탐지기인 DMG-YOLO를 제안한다. 이를 위해, 듀얼 분기 특징 추출 (DFE) 모듈을 백본에 설계하여 깊이별 분리 컨볼루션으로 국부 특징을 추출하고, 게이팅 메커니즘을 갖춘 비전 변환기를 사용하여 전역 컨텍스트를 캡처한다. 또한, 팽창 컨볼루션을 갖춘 다중 스케일 특징 융합 (MFF) 모듈을 통해 다중 스케일 통합을 개선하고 미세한 세부 정보를 유지한다. 넥에서는 전역-지역 특징 융합을 통해 작은 객체 탐지를 향상시키는 전역 및 지역 집계 특징 피라미드 네트워크 (GLAFPN)를 도입한다. VisDrone2019 및 NWPU VHR-10 데이터셋에 대한 실험 결과, DMG-YOLO는 mAP, 모델 크기 및 기타 핵심 지표에서 경쟁력 있는 성능을 달성했다.
