Scale-Aware Relay and Scale-Adaptive Loss for Tiny Object Detection in Aerial Images
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저자
Jinfu Li, Yuqi Huang, Hong Song, Ting Wang, Jianghan Xia, Yucong Lin, Jingfan Fan, Jian Yang
개요
본 논문은 객체 감지, 특히 항공 이미지 내 작은 객체 감지에 대한 문제점을 해결하기 위해 제안된 연구입니다. 기존 객체 감지 모델의 한계점인 작은 객체의 특징 소실과 훈련 중 작은 객체에 대한 과도한 회귀 패널티를 극복하고자 합니다. 이를 위해, Scale-Aware Relay Layer (SARL)과 Scale-Adaptive Loss (SAL)를 제안하며, YOLOv5 및 YOLOx와 같은 기존 프레임워크에 쉽게 통합될 수 있습니다. SARL은 교차 스케일 공간-채널 주의 메커니즘을 사용하여 특징을 강화하고 레이어 간 특징 공유를 개선하며, SAL은 IoU 기반 손실을 재구성하여 큰 객체에 낮은 가중치를 동적으로 할당하여 작은 객체 훈련에 집중합니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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YOLOv5 및 YOLOx 기반 모델에서 평균 정밀도(AP)를 5.5% 향상시켜 일반화 능력을 향상시켰습니다.
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실제 노이즈 데이터 세트(AI-TOD-v2.0)에서 29.0% AP 향상을 통해 견고한 성능을 입증했습니다.
