MFLD: lightweight object detection with multi-receptive field and long-range dependency in remote sensing images
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Based on the strong feature representation ability of the convolutional neural network (CNN), generous object detection methods in remote sensing (RS) have been proposed one after another. However, due to the large variation in scale and the omission of relevant relationships between objects, there are still great challenges for object detection in RS. Most object detection methods fail to take the difficulties of detecting small and medium-sized objects and global context into account. Moreover, inference time and lightness are also major pain points in the field of RS. Design/methodology/approach To alleviate the aforementioned problems, this study proposes a novel method for object detection in RS, which is called lightweight object detection with a multi-receptive field and long-range dependency in RS images (MFLD). The multi-receptive field extraction (MRFE) and long-range dependency information extraction (LDIE) modules are put forward. Findings To concentrate on the variability of objects in RS, MRFE effectively expands the receptive field by a combination of atrous separable convolutions with different dilated rates. Considering the shortcomings of CNN in extracting global information, LDIE is designed to capture the relationships between objects. Extensive experiments over public datasets in RS images demonstrate that our MFLD method surpasses the state-of-the-art methods. Most of all, on the NWPU VHR-10 dataset, our MFLD method achieves 94.6% mean average precision with 4.08 M model volume. Originality/value This paper proposed a method called lightweight object detection with multi-receptive field and long-range dependency in RS images.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».