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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-03-06 16:00 小物体検出のための超解像度画像生成 ○YU YIKUN・塚田正人（筑波大）  IMQ2024-69 IE2024-147 MVE2024-86 |
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| 抄録 | （和） | 物体検出において、画像中の小物体はピクセル数が非常に少なく、十分な特徴を抽出できないため、検出性能が低下するという課題がある。本稿では、画像中の小物体の検出性能の向上を目的として、ESRGANに基づく超解像（SR）技術と物体検出エンジンを統合した超解像画像生成手法を提案する。本提案手法では、ESRGANにより生成されたSR画像に対する物体検出結果から算出されるSIoU損失を最小化するように、超解像処理における生成器を学習する。SIoU損失を最小化する超解像処理における生成器の学習スキームを通じて、物体検出エンジンにとって有用となる小物体のエッジ情報や形状特徴が暗黙的に強調されたＳＲ画像が生成される。実験では、複数のデータセットを用いて提案手法の有効性を検証した。その結果、既存の物体検出モデルに提案手法を適用することにより、小物体検出性能が向上することを確認した。 |
| （英） | In object detection tasks, small objects in an image often occupy only a few pixels, making it challenging to extract sufficient features and thereby degrading detection performance. To address this issue, we propose a super-resolution (SR) image generation method that integrates an ESRGAN-based SR technique with an object detection engine, with the goal of improving detection performance for small objects. In the proposed method, we train the generator in the super-resolution pipeline by minimizing the SIoU loss computed from the object detection results obtained on the SR images generated by ESRGAN. Through this SIoU loss minimization, edges and shape features essential to the detection engine—particularly for small objects—are implicitly emphasized in the generated SR images. We validate the effectiveness of the proposed approach using multiple datasets. Experimental results demonstrate that applying our method to existing object detection models yields improved performance in detecting small objects. | |
| キーワード | （和） | 画像超解像 / 小物体検出 / 物体認識 / / / / / |
| （英） | Image Super-Resolution / Small Object Detection / Object Recognition / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 403, IMQ2024-69, pp. 306-311, 2025年3月. | |
| 資料番号 | IMQ2024-69 | |
| 発行日 | 2025-02-26 (IMQ, IE, MVE) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IMQ2024-69 IE2024-147 MVE2024-86 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MVE CQ IMQ IE |
| 開催期間 | 2025-03-05 - 2025-03-07 |
| 開催地（和） | 沖縄県市町村自治会館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 五感に訴えるオンラインメディアとその評価，および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IMQ |
| 会議コード | 2025-03-MVE-CQ-IMQ-IE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 小物体検出のための超解像度画像生成 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Super-Resolution Image Generation for Small Object Detection |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 画像超解像 / Image Super-Resolution |
| キーワード(2)（和/英） | 小物体検出 / Small Object Detection |
| キーワード(3)（和/英） | 物体認識 / Object Recognition |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | YU YIKUN / Yu Yikun / ユ イクン |
| 第1著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： Univ. of Tsukuba) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 塚田 正人 / Tsukada Masato / ツカダ マサト |
| 第2著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： Univ. of Tsukuba) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-03-06 16:00:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | IMQ |
| 資料番号 | IMQ2024-69, IE2024-147, MVE2024-86 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.403(IMQ), no.405(IE), no.406(MVE) |
| ページ範囲 | pp.306-311 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-02-26 (IMQ, IE, MVE) |
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