본 논문은 드론 영상을 이용한 송전선의 자동 결함 탐지에 초점을 맞추고 있습니다. 송전선 결함은 크기가 작고, 모호하며, 배경이 복잡하여 탐지가 어렵다는 점을 고려하여, DETR 기반의 새로운 탐지 프레임워크인 TinyDef-DETR을 제안합니다. TinyDef-DETR은 경계에 민감한 표현을 강화하는 edge-enhanced ResNet 백본, 디테일을 유지하는 다운샘플링을 가능하게 하는 stride-free space-to-depth 모듈, 전역 정보와 지역 정보를 함께 모델링하는 cross-stage dual-domain multi-scale attention 메커니즘, 그리고 작고 어려운 표적의 위치를 개선하는 Focal-Wise-SIoU 회귀 손실 함수를 통합합니다. 공개 데이터셋과 실제 데이터셋에 대한 실험 결과, TinyDef-DETR은 기존 탐지기의 한계를 효과적으로 완화하여 우수한 탐지 성능과 일반화 능력을 보이며, 동시에 적당한 계산 비용을 유지함을 보여줍니다. 특히 작고 모호한 표적이 포함된 상황에서 드론 기반 송전선 결함 탐지에 적합한 방법론임을 제시합니다.
