基于离散极坐标方程求解的无锚框遥感检测器
计算机视觉与模式识别
2023-03-28 v2 图形学
摘要
随着深度学习的快速发展，航空遥感图像中的目标检测近年来日益受到关注。当前大多数基于关键点检测采样的无锚框(Anchor Free)检测器直接对特征进行回归与分类，并以水平边界框设计目标损失函数，这对于复杂多样的航空遥感目标更具挑战性。本文提出一种无锚框航空遥感目标检测器(BWP-Det)以检测旋转且多尺度的目标。具体而言，我们设计了一种交互双分支(IDB)上采样网络，其中一支逐步上采样用于Heatmap的预测，另一支用于边界框参数的回归。我们改进了一种加权多尺度卷积(WmConv)以突出前景与背景的差异。我们从中间层提取像素级注意力特征，以引导两支在采样过程中关注有效目标信息。最后，参考水平IoU的计算思想，我们设计了一种基于分割极坐标平面的旋转IoU，即JIoU，其表示为旋转边界框内椭圆的离散化后的交并比，以解决旋转边界框回归过程中角度与边长的相关性。最终，我们在DOTA、UCAS-AOD和NWPU VHR-10数据集上的实验表明，BWP-Det以更简单的模型和更少的回归参数取得了先进的性能。
引用
@article{arxiv.2303.11694,
title = {Anchor Free remote sensing detector based on solving discrete polar coordinate equation},
author = {Linfeng Shi and Yan Li and Xi Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.11694},
year = {2023}
}
备注
20 pages,15 figures