초록
무인비행기(UAV)의 감시, 보안, 그리고 공역 관리 분야에서 광범위한 배치는 정확하고 확장성 있으며 효율적인 UAV 탐지에 대한 급박한 수요를 창출하였습니다. 그러나 기존 데이터셋은 종종 크기 다양성이 제한적이고 주석이 부정확하여 강건한 모델 개발을 방해하고 있습니다. 본 논문에서는 패치 강도 수렴(PIC, Patch Intensity Convergence) 기술을 사용하여 구축된 고해상도 UAV 탐지 데이터셋인 UAVDB를 소개합니다. 이 혁신적인 기술은 UAV 궤적 데이터로부터 자동으로 고품질의 바운딩 박스 주석을 생성하여~\cite{li2020reconstruction} 수작업 라벨링의 필요성을 제거합니다. UAVDB는 단일 클래스 주석과 고정 카메라 설정을 특징으로 하며, 대형 UAV부터 거의 단일 픽셀 표현까지 다양한 크기의 UAV를 캡처한 RGB 프레임으로 구성되어 있으며, 현대적인 탐지기에게 어려움을 초래하는 도전적인 배경도 포함하고 있습니다. 먼저, 교차 영역 비율(IoU, Intersection over Union) 성능과 실행 시간을 다른 주석 방법들과 비교하여 PIC가 생성한 바운딩 박스의 정확성과 효율성을 검증하였습니다. 그 결과 PIC는 더 높은 주석 정확성을 달성하면서 동시에 더 효율적이었습니다. 이후로, 최신(YOLO 시리즈) 객체 탐지기들을 사용하여 UAVDB의 벤치마킹을 수행하였으며, 이로써 UAVDB가 장거리 및 고해상도 UAV 탐지 분야에서 중요한 자원임을 입증하였습니다.