UAV-DETR：対ドローン目標検出のためのDETR
arXiv cs.CV / 2026/3/25
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要点
- UAV-DETRは、特に複雑な背景や厳しい環境条件下での小型ドローンの対ドローン／対UAV検出を改善することを目的とした、新しいDETRベースの深層学習フレームワークである。
- この手法は、WTConvで強化したバックボーンと、Sliding Window Self-Attention（SWSA-IFI）エンコーダを組み合わせることで、小さなターゲットの高周波の構造的詳細を保持しつつ、リアルタイム性能のためのパラメータ負荷を削減する。
- さらに、Efficient Cross-Scale Feature Recalibration and Fusion Network（ECFRFN）を追加し、背景ノイズを抑制し、複数スケールの意味情報をより適切に融合して検出精度を高める。
- UAV-DETRは、小物体に対する学習の頑健性も向上させており、標準的なIoUと比べて微小な位置誤差への感度を低減するために、ハイブリッドのInner-CIoUとNWD損失を用いる。
- 実験では、独自のUAVデータセットおよびDUT-ANTI-UAVベンチマークの両方において、RT-DETRよりも明確な改善が報告されている。加えて、（大幅なパラメータ削減を伴いつつ）精度が高くなるなどの効率面での利点も得られており、コードはGitHubで公開されている。
