YOLOShipTracker: Tracking ships in SAR images using lightweight YOLOv8
Notice bibliographique
Résumé
• A YOLOShipTracker model was developed for ship tracking using the YOLOv8 model. • HGNetv2 Backbone and Lightweight Neck improve SAR feature extraction. • Decoupled head and knowledge distillation reduce parameters and maintain accuracy. • Development of C-BIoU for accurate tracking with high performance and real-time capability. This paper presents a novel approach to tracking ships in Synthetic Aperture Radar (SAR) images based on an improved lightweight YOLOv8 Nano (YOLOv8n), specially devised to improve efficiency without compromising accuracy. In our method, we replaced the heavy backbone and neck of YOLOv8 with HGNetv2 and slim-neck, respectively. We also implemented a lightweight decoupling head using EMSConvP. Additionally, we integrated a knowledge distillation module to further enhance detection capabilities. Furthermore, we conducted extensive experiments on the short-time sequence SAR dataset to demonstrate superior accuracy metrics compared to the original YOLOv8n model. Regarding tracking ships in SAR images, we developed a multi-object tracking (MOT) technique called Cascaded-Buffered IoU (C-BIoU). This method enlarges the detection and trajectory matching space by increasing the buffer zone, effectively combining detection and trajectory information from short-time sequence SAR images. The findings reveal that our method significantly reduces the computational complexity, parameters, and model size by up to 54.7 %, 68.4 %, and 68.3 %, respectively, with respect to the original model metrics. As a direct consequence of these reductions, our proposed model demonstrates a remarkable 133.1 % improvement in image processing speed expressed as frames per second (FPS). Moreover, Our C-BIoU method shows outstanding performance in tracking accuracy and efficiency, with superior Higher Order Tracking Accuracy (HOTA), Multiple Object Tracking Precision (MOTP), and Identification F1 score (IDF1) scores of 72.8 %, 87.9 %, and 80.7 %, respectively, compared to existing tracking algorithms. The results from testing on multiple datasets highlight our method’s excellent performance in ship detection and tracking, offering high-speed processing capabilities with an average image processing speed of 81 FPS. In this sense, this method provides reliable real-time monitoring and management of maritime traffic, enhancing situational awareness for maritime operations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».