ADOD: Adaptive Domain-Aware Object Detection with Residual Attention for Underwater Environments

要約

この研究では、水中物体検出におけるドメイン一般化に対処する新しいアプローチである ADOD を紹介します。
私たちの手法は、多様で目に見えない領域にわたってモデルを一般化する能力を強化し、さまざまな水中環境における堅牢性を保証します。
最初の重要な貢献は、Residual Attendance YOLOv3 です。これは、Residual Attendance モジュールによって強化された YOLOv3 フレームワークの新しいバリアントです。
これらのモジュールにより、モデルはバックグラウンド ノイズを抑制しながら有益な特徴に焦点を当てることができるため、検出精度とさまざまなドメインへの適応性が向上します。
2 番目の貢献は、トレーニング中に不可欠なアテンションベースのドメイン分類モジュールです。
このモジュールは、モデルがドメイン固有の情報を識別するのに役立ち、ドメイン不変の特徴の学習を促進します。
その結果、ADOD は、独特の視覚的特徴を持つ水中環境に効果的に一般化できます。
多様な水中データセットに対する広範な実験により、特に困難なシナリオにおいて、最先端のドメイン一般化手法と比較して ADOD の優れたパフォーマンスが実証されています。
提案されたモデルは、目に見える領域と見えない領域の両方で優れた検出パフォーマンスを達成し、水中物体検出タスクにおける領域シフトの処理におけるその有効性を示しています。
ADOD は適応物体検出における大幅な進歩を表しており、水中環境における現実世界のアプリケーションに有望なソリューションを提供します。
このような環境ではドメインシフトが蔓延しているため、モデルの強力な一般化能力は、実際の水中監視や海洋研究の取り組みにとって貴重な資産になります。

要約(オリジナル)

This research presents ADOD, a novel approach to address domain generalization in underwater object detection. Our method enhances the model’s ability to generalize across diverse and unseen domains, ensuring robustness in various underwater environments. The first key contribution is Residual Attention YOLOv3, a novel variant of the YOLOv3 framework empowered by residual attention modules. These modules enable the model to focus on informative features while suppressing background noise, leading to improved detection accuracy and adaptability to different domains. The second contribution is the attention-based domain classification module, vital during training. This module helps the model identify domain-specific information, facilitating the learning of domain-invariant features. Consequently, ADOD can generalize effectively to underwater environments with distinct visual characteristics. Extensive experiments on diverse underwater datasets demonstrate ADOD’s superior performance compared to state-of-the-art domain generalization methods, particularly in challenging scenarios. The proposed model achieves exceptional detection performance in both seen and unseen domains, showcasing its effectiveness in handling domain shifts in underwater object detection tasks. ADOD represents a significant advancement in adaptive object detection, providing a promising solution for real-world applications in underwater environments. With the prevalence of domain shifts in such settings, the model’s strong generalization ability becomes a valuable asset for practical underwater surveillance and marine research endeavors.

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