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Communication Dans Un Congrès Année : 2023

Roto-translation Equivariant YOLO for Aerial Images

Résumé

This work introduces Eq-YOLO, an Equivariant One-Stage Object Detector based on YOLO-v8 incorporating group convolutions to handle rotational transformations. We show the interest of using equivariant-transforms to improve the detection performance on rotated data over the regular YOLO-v8 model while dividing the number of parameters to train by a factor greater than three.
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Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04300007 , version 1 (22-11-2023)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04300007 , version 1

Citer

Benjamin Maurel, Samy Blusseau, Santiago Velasco-Forero, Teodora Petrisor. Roto-translation Equivariant YOLO for Aerial Images. NeurIPS workshop on Symmetry and Geometry in Neural Representations, Dec 2023, New-Orleans, Louisiana, United States. ⟨hal-04300007⟩
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