BDC-YOLO: 動的蛇行畳み込みと二段階ルーティングアテンションを組み合わせた道路欠陥検出のための新規アーキテクチャ

インフラ維持管理における舗装の劣化検出の重要性が高まる中、複雑な環境下での既存モデルの性能低下という課題に対応するため、YOLOv8をベースとした改良型検出ネットワーク「BDC-YOLO」が提案された。このアーキテクチャは、(1)関連ターゲット特徴と背景アーチファクトを分離する二段階ルーティングアテンション(BRA)、(2)細長い不規則な形状のひび割れのトポロジー的特徴を捉える動的蛇行畳み込み(DySnakeConv)、(3)アップサンプリング中の情報劣化を最小限に抑え、マルチスケール特徴融合を洗練させる特徴のアセンブリ(CARAFE)という3つの特殊機構を構造的に組み込んでいる。RDDChinaデータセットでの評価の結果、BDC-YOLOは標準YOLOv8モデルに対してmAP0.5で4.7%絶対向上し、88.9%の精度を達成しつつ、175.4 FPSの推論速度を実現し、ベースラインおよび比較対象の最先端手法を上回る優れた精度を示した。