トラックブースティングおよび合成データを活用したドローン検出

これは、AVSS 2021が主催した「ドローン対鳥チャレンジ」で1位を獲得した解決策に関する論文である。ドローンのコスト低下と技術の進歩に伴い、ドローンの利用が急速に拡大している中で、ドローンの検出は重要な物体検出タスクとして浮上している。しかし、低コントラスト、長距離、視認性の低いといった不利な条件下での遠距離ドローン検出には、効果的なアルゴリズムが求められる。本研究では、カルマンフィルタを用いた物体追跡器を活用し、実データと合成データを用いてYOLOv5モデルのファインチューニングを行うことで、ドローン検出問題に取り組んでいる。実験の結果、最適な合成データのサブセットを実データに追加することで、検出性能の向上が確認された。さらに、物体追跡手法によって得られる時間的情報を活用することで、性能のさらなる向上が可能であることが示された。