航拍图像中的目标检测：大规模基准与挑战
计算机视觉与模式识别
2021-12-07 v2
摘要
在过去十年中，目标检测在自然图像中取得了显著进展，但在航拍图像中却没有，这是由于航拍图像鸟瞰视角导致目标尺度和方向的大量变化。更重要的是，大规模基准的缺乏已成为航拍图像目标检测（ODAI）发展的主要障碍。在本文中，我们提出了一个大规模航拍图像目标检测数据集（DOTA）以及针对 ODAI 的全面基线。所提出的 DOTA 数据集包含从 11,268 张航拍图像中收集的 18 类有向边界框标注的 1,793,658 个目标实例。基于这一大规模且标注良好的数据集，我们构建了涵盖 10 种最先进算法、超过 70 种配置的基线，并对各模型的速度和精度性能进行了评估。此外，我们提供了用于 ODAI 的代码库并搭建了用于评估不同算法的网站。此前在 DOTA 上举办的挑战赛已吸引了全球超过 1300 支队伍。我们相信，扩充后的大规模 DOTA 数据集、广泛的基线、代码库及挑战赛能够促进鲁棒算法设计和航拍图像目标检测问题的可复现研究。
引用
@article{arxiv.2102.12219,
title = {Object Detection in Aerial Images: A Large-Scale Benchmark and Challenges},
author = {Jian Ding and Nan Xue and Gui-Song Xia and Xiang Bai and Wen Yang and Micheal Ying Yang and Serge Belongie and Jiebo Luo and Mihai Datcu and Marcello Pelillo and Liangpei Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.12219},
year = {2021}
}
备注
Accepted to IEEE TPAMI