Joint self-attention and branch sampling for object detection on drone imagery

Yunzuo ZHANG, Cunyu WU, Yameng LIU, Tian ZHANG, Yuxin ZHENG
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Abstract

æ— äººæœºå›¾åƒç›®æ ‡æ£€æµ‹åœ¨è¯¸å¤šé¢†åŸŸè¢«å¹¿æ³›åº”ç”¨ï¼Œä½†å—åˆ¶äºŽå›¾åƒèƒŒæ™¯å¤æ‚ã€ç›®æ ‡å¯†é›†ï¼Œç›®æ ‡å°ºåº¦å˜åŒ–å‰§çƒˆï¼ŒçŽ°æœ‰çš„æ— äººæœºå›¾åƒç›®æ ‡æ£€æµ‹ç®—æ³•æ£€æµ‹æ•ˆæžœä¸å¤Ÿç²¾å‡†ã€‚ä¸ºè§£å†³æ­¤ç±»é—®é¢˜ï¼Œæå‡ºäº†ä¸€ç§è”åˆè‡ªæ³¨æ„åŠ›å’Œåˆ†æ”¯é‡‡æ ·çš„æ— äººæœºå›¾åƒç›®æ ‡æ£€æµ‹æ–¹æ³•ã€‚é¦–å ˆï¼Œè®¾è®¡äº†è‡ªæ³¨æ„åŠ›å’Œå·ç§¯ç›¸èžåˆçš„åµŒå¥—æ®‹å·®ç»“æž„ä»¥å®žçŽ°å ¨å±€ä¿¡æ¯å’Œå±€éƒ¨ä¿¡æ¯çš„æœ‰æ•ˆç»“åˆï¼Œè®©æ¨¡åž‹èšç„¦äºŽå¾ æµ‹ç›®æ ‡ï¼Œä»Žè€Œæ·¡åŒ–å¤æ‚èƒŒæ™¯çš„å½±å“ã€‚å ¶æ¬¡ï¼Œè®¾è®¡äº†ä¸€ç§åŸºäºŽåˆ†æ”¯é‡‡æ ·çš„ç‰¹å¾èžåˆæ¨¡å—ä»¥å¼¥è¡¥ç›®æ ‡ä¿¡æ¯ä¸¢å¤±ã€‚æœ€åŽï¼Œå¼•å ¥æµ å±‚ç»†ç²’åº¦ç‰¹å¾å›¾ï¼Œæ–°å¢žäº†é’ˆå¯¹å¾®å°ç›®æ ‡çš„æ”¹è¿›æ£€æµ‹å¤´ä»¥ç¼“è§£å°ºåº¦å‰§çƒˆå˜åŒ–ï¼Œå¹¶åŸºäºŽæ­¤æå‡ºä¸€ç§ç‰¹å¾å¢žå¼ºæ¨¡å—ï¼Œç”¨äºŽæ•èŽ·æ›´å¤šå ·æœ‰é‰´åˆ«æ€§çš„å°ç›®æ ‡ç‰¹å¾ã€‚ç»å®žéªŒéªŒè¯ï¼Œæœ¬æ–‡æ‰€æç®—æ³•åœ¨å¤šç§åœºæ™¯ä¸­æ€§èƒ½è‰¯å¥½ã€‚å ¶ä¸­s模型在VisDrone2019数据集上的mAP50和mAP分别达到59.3%和37.1%,相较于基线模型增长了5.6%和5.4%,在UAVDT数据集上的mAP50和mAP分别达到44.1%和24.9%,相较于基线模型提高了5.8%和3.2%。
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Guangxue Jingmi Gongcheng/Optics and Precision Engineering Materials Science-Electronic, Optical and Magnetic Materials
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