MilDetr: 군사 위장 목표 탐지를 위한 탐지 변환기

군사 위장 목표 탐지(MCTD)는 야생에서 군사 위장 목표를 탐지하는 것을 목표로 하는 특별한 객체 탐지 작업입니다. 도전적인 MCTD 작업에서 군사 위장 목표의 혼란스러운 외관과 윤곽은 기존 방법의 성능 저하로 이어지는 경우가 많습니다. 본 연구에서는 MCTD를 위한 종단간 군사 탐지 변환기(MilDetr)를 제안합니다. 모델의 성능을 향상시키기 위해 두 가지 개선 사항을 도입합니다. 첫째, 우리는 MilDetr의 인코더에서 지역 정보 집합을 위한 역 피처 피드 포워드 신경망(R3FN)을 사용합니다. 또한, MilDetr의 디코더에서 다단계 쿼리 피처 융합을 위한 융합 이전 쿼리(FPQ) 모듈을 활용합니다. MCTD에 대한 데이터 한계를 극복하기 위해 우리는 MilDet 및 MilCls라는 두 개의 군사 위장 목표 시뮬레이션 데이터셋을 구축합니다. MilDet에서의 절제 실험은 우리의 개선 사항의 효과를 입증합니다. 실험 결과, MilDetr는 MilDet에서 95.6 AP를 얻습니다. 또한, MilDetr는 ImageNet 및 MilCls에서 사전 훈련된 가중치를 사용하여 MilDet에서 96.4 AP를 달성합니다. 다른 객체 탐지기와 비교할 때, MilDetr는 우수한 성능으로 종단간 군사 위장 목표 탐지를 이룹니다.