이 논문은 환경 요인으로 열화된 저궤도(LEO, Low Earth Orbit) 위성 영상에 대해 강건한 차량 검출 방법을 제시한다. RGB 및 IR 영상으로부터 특징 표현을 향상시키기 위해, 디노이징 인코더와 다중 모달 융합(MF) 모듈에 멀티-헤드 스퀴즈-익사이트에이션(multi-head squeeze excitation)을 적용한다. 저해상도에서 소형 차량의 질감 손실을 보상하기 위해, YOLOv5 백본에 공간 주의 모듈(SAM)을 내장하고, 더 세밀한 표현을 학습하기 위해 수정된 광역 활성화 초해상도(WDSR, wide activation super-resolution) 분기를 부착한다. 열화된 영상에 대한 실험 결과, 제안된 모델은 평균정확도(mean average precision, mAP) 측면에서 YOLO 계열 및 SuperYOLO보다 우수함을 보였다.

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