본 논문은 드론 영상을 이용한 송전선 결함 자동 검출을 위한 효율적이고 정확한 DETR 기반 프레임워크인 TinyDef-DETR을 제안합니다. TinyDef-DETR은 경계 민감 표현을 강화하는 edge-enhanced ResNet 백본, 세부 정보를 유지하는 stride-free space-to-depth 모듈, 전역 문맥과 지역 정보를 함께 모델링하는 cross-stage dual-domain multi-scale attention 메커니즘, 그리고 작고 어려운 표적의 위치 정확도를 높이는 Focaler-Wise-SIoU 회귀 손실 함수 등 네 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다. 공개 데이터셋과 실제 데이터셋에서의 광범위한 실험을 통해 TinyDef-DETR이 기존 검출기의 한계를 효과적으로 완화하고 우수한 검출 성능과 일반화 능력을 달성하면서도 적당한 계산 비용을 유지함을 보여줍니다. 특히 작고 모호한 표적을 포함하는 상황에서 UAV 기반 송전선 결함 검출에 적합한 방법입니다.
