SFFNet：UAV画像物体検出のためのデュアルドメイン・エッジ強調を備えた相乗的特徴融合ネットワーク

arXiv cs.CV / 2026/4/6

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要点

本論文は、ノイズの多い背景やターゲットのスケール不均衡に対処することで、UAV画像における物体検出を改善するための相乗的特徴融合ネットワーク SFFNet を提案する。
周波数領域と空間領域の両方におけるデュアルドメイン・エッジ強調を実行する MDDC モジュールを提案し、複数スケールで物体の輪郭を背景ノイズからより効果的に分離する。
改善された幾何学的・意味的表現を用いて検出「ネック」を強化するために SFPN を追加し、線形変形畳み込みと広域知覚モジュールにより長距離の文脈的関連を捉える。
複数の検出器バリアント（N/S/M/B/L/X）を用意し、さまざまなアプリケーション要件や計算資源が制約された設定を支援する。軽量モデルでは、精度と効率のバランスを維持する。
VisDrone と UAVDT での実験により強い結果が報告されており、SFFNet-X は 36.8 AP および 20.6 AP を達成し、著者らは GitHub でコードを公開している。