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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.12 No.5
- 발행연도
- 2023.10
- 수록면
- 369 - 378 (10page)
- DOI
- 10.5573/IEIESPC.2023.12.5.369
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In this paper, we present a light-weight deep neural network based on an efficiently scaled YOLOv4 model for detecting small objects in drone images. Since drone-captured images mainly contain small objects, we modified the YOLOv4 model by eliminating the head layer responsible for detecting large objects. This modification significantly reduced the model"s parameters and processing time for non-maximum suppression (NMS). Moreover, the appropriately scaled model for small object detection can be used on a drone. To achieve a light-weight network for small object detection with minimal performance degradation, we used the attention stacked hourglass network (ASHN) for feature fusion. In extensive experiments, the proposed network outperformed the baseline network in several datasets.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. The Proposed Method
4. Experimental Result
5. Conclusion
References
참고문헌 (39)
참고문헌 신청
A. Bochkovskiy, C.-Y. Wang, and H.-Y. M. Liao, “Yolov4: Optimal speed and accuracy of object detection,” arXiv preprint arXiv:2004.10934, 2020. Article (CrossRef Link)
S. Ren, K. He, R. Girshick, and J. Sun, “Faster r-cnn: Towards real-time object detection with region proposal networks,” Advances in neural information processing systems, vol. 28, pp. 91-99, 2015. Article (CrossRef Link)
Z. Cai and N. Vasconcelos, “Cascade r-cnn: Delving into high quality object detection,” in Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, 2018, pp. 6154-6162. Article (CrossRef Link)
J. Pang, K. Chen, J. Shi, H. Feng, W. Ouyang, and D. Lin, “Libra r-cnn: Towards balanced learning for object detection,” in Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2019, pp. 821-830. Article (CrossRef Link).
Girshick, Ross, et al. "Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation." Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2014. Article (CrossRef Link)
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Z. Cai and N. Vasconcelos, “Cascade r-cnn: Delving into high quality object detection,” in Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, 2018, pp. 6154-6162. Article (CrossRef Link)
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