DARDet：一种航空影像中稠密无锚框的旋转目标检测器
计算机视觉与模式识别
2021-11-29 v1
摘要
航空影像中的旋转目标检测因广泛应用而受到越来越多的关注。然而，由于尺度、旋转、长宽比的巨大变化以及目标密集排列，它也是一项具有挑战性的任务。大多数现有方法严重依赖大量具有不同尺度、角度和长宽比的预定义锚框，并以距离损失进行优化。因此，这些方法对锚框超参数敏感，且易遭受由边界不连续性引起的性能退化。为处理该问题，本文提出一种用于航空影像旋转目标检测的稠密无锚框旋转目标检测器（DARDet）。我们的 DARDet 直接在特征图的每个前景像素预测旋转框的五个参数。我们设计了一个新的对齐卷积模块以提取对齐特征，并引入 PIoU 损失以实现精确且稳定的回归。我们的方法在三个常用航空目标数据集（即 DOTA、HRSC2016 和 UCAS-AOD）上取得了最先进的性能，同时保持高效率。代码见于 https://github.com/zf020114/DARDet。
引用
@article{arxiv.2110.01025,
title = {DARDet: A Dense Anchor-free Rotated Object Detector in Aerial Images},
author = {Feng Zhang and Xueying Wang and Shilin Zhou and Yingqian Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.01025},
year = {2021}
}
备注
Code is available at https://github.com/zf020114/DARDet