ドローンによる空撮画像における対象のスケールや密度の不均一性、細部の不明瞭さ、特に多数の小さな対象による検出漏れや誤検出の問題に対して、適応的スライス補助推論に基づく新しい対象検出手法を提案する。本手法はまず空撮画像を対象検出ネットワークに入力し初回推論を行い、初回推論結果に基づくウィンドウスコア機構を設計して入力画像内の不確実な対象を特定し、異なるスケールや密度の対象に適応するために有効な画像領域を自動的に選択してスライスを行う。続いてスライス画像を対象検出ネットワークに入力し二次推論を行う。最後に2回の推論結果に対して改良された非極大抑制処理を実施し、最終的な検出結果を得る。典型的なVisDrone2019およびAI-TODデータセット上での実験結果により、本手法はYOLOv7-tiny、YOLOv8n、YOLOv8s、YOLOv9-Cなどの代表的な軽量対象検出モデルのmAP指標を向上させ、空撮画像における対象検出性能を効果的に向上させることが示された。

小対象検出;適応的スライス補助推論;不確実対象位置特定;非極大抑制