航空图像中的目标检测：什么提高了准确率？
计算机视觉与模式识别
2022-01-24 v1 人工智能
摘要
目标检测是一个具有挑战性且受欢迎的计算机视觉问题。由于不同目标类别在尺度和视角上的显著变化，该问题在航空图像中更具挑战性。最近，基于深度学习的目标检测方法在航空图像目标检测问题上得到了积极探索。在这项工作中，我们研究了Faster R-CNN对航空目标检测的影响，并探索了多种策略以提高其在航空图像上的性能。我们在具有挑战性的iSAID数据集上进行了大量实验。由此产生的适配后的Faster R-CNN在iSAID验证集上比其原始基线对应物获得了4.96%的显著mAP提升，证明了本研究中探索的不同策略的影响。
关键词
引用
@article{arxiv.2201.08763,
title = {Object Detection in Aerial Images: What Improves the Accuracy?},
author = {Hashmat Shadab Malik and Ikboljon Sobirov and Abdelrahman Mohamed},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.08763},
year = {2022}
}
备注
8 pages, 14 Figures