航空影像中的目标检测
计算机视觉与模式识别
2022-11-29 v1
摘要
多年来，自然图像中的目标检测取得了显著成果。然而，由于高分辨率图像、实例尺度变化、类别不平衡等挑战，航空目标检测尚未观察到类似的进展。我们在 iSAID 数据集上展示了双阶段、单阶段和基于注意力的目标检测器的性能。此外，我们描述了对不同模型所做的一些修改和分析：a) 在双阶段检测器中：引入了基于加权注意力的 FPN、类别平衡采样器和密度预测头；b) 在单阶段检测器中：使用了加权 focal loss 并引入了 FPN；c) 在基于注意力的检测器中：比较了单尺度和多尺度注意力，并展示了不同骨干网络的效果。最后，我们展示了一项比较研究，突出了不同模型在航空影像设置中的优缺点。
关键词
引用
@article{arxiv.2211.15479,
title = {Object Detection in Aerial Imagery},
author = {Dmitry Demidov and Rushali Grandhe and Salem AlMarri},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.15479},
year = {2022}
}
备注
Technical report