GAME-YOLO: Detección global de drones con atención y mejora multiescala para localización subpíxel en baja...

Área de la Ciencia:

• Visión por Computadora
• Inteligencia Artificial
• Robótica

Sus antecedentes:

• La detección de drones pequeños (LSS), de baja altitud y baja velocidad es difícil en condiciones de baja visibilidad.
• Las incertidumbres inherentes de los datos del sensor y las variaciones en la apariencia de los objetos desafían los métodos de detección actuales.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un novedoso detector, GAME-YOLO, que mejore la percepción de drones pequeños y la localización subpíxel en baja visibilidad.
• Integrar el razonamiento probabilístico de inspiración bayesiana con la atención y la mejora multiescala para una detección mejorada.

Principales métodos:

• GAME-YOLO se basa en YOLOv11, incorporando un front-end de restauración de visibilidad, un backbone aumentado con atención global y un cuello de fusión multiescala adaptativo.
• Las características incluyen una cabeza de detección de objetos pequeños sensible a subpíxeles (SOH) y una pérdida IoU sensible a la forma combinada con pérdida focal.
• La inferencia probabilística mejora la claridad latente de la imagen y realiza la selección de características consciente del contexto.

Principales resultados:

• GAME-YOLO logró un rendimiento de vanguardia en el conjunto de datos LSS2025-DET con un 52.0% de AP@50 y un 32.0% de AP@[0.50:0.95].
• Superó significativamente a los métodos de referencia como LEAF-YOLO y YOLOv11, mostrando una mejora de +10.5 pp en AP@50.
• El modelo opera eficientemente a 48 FPS con 7.6 M de parámetros y demuestra una fuerte generalización en el conjunto de datos VisDrone-DET2021.

Conclusiones:

• GAME-YOLO proporciona una solución práctica y fiable para la vigilancia de drones basada en visión.
• El marco combina eficazmente la eficiencia de los detectores deterministas con la solidez de la inferencia bayesiana.
• Este enfoque mejora significativamente la detección de drones pequeños en escenarios desafiantes de baja visibilidad.