本記事では、リモートセンシング画像における小物体のリアルタイム検出を目的としたDMG-YOLOという軽量な検出器を提案しています。この検出器は、特徴抽出のためのデュアルブランチモジュールを設計しており、一方のブランチでは深層分離畳み込みを用いて局所特徴を抽出し、もう一方ではビジョントランスフォーマーを使用してグローバルコンテクストをキャッチします。また、多スケール特徴融合モジュールにより、詳細を保持しつつマルチスケール統合を強化しています。さらに、グローバルおよびローカルの特徴を融合するネットワークを導入し、小物体検出の精度を向上させています。実験結果により、DMG-YOLOはVisDrone2019およびNWPU VHR-10データセットにおいて競争力のある性能を示しました。