OGMN：面向无人机图像目标检测的遮挡引导多任务网络
计算机视觉与模式识别
2023-04-25 v1
摘要
物体间遮挡是无人机图像目标检测中一个被忽视的挑战。由于无人机飞行高度和角度多变，无人机图像中的遮挡比自然场景更为频繁。与自然场景图像中的遮挡相比，无人机图像中的遮挡具有特征混淆问题和局部聚集特性。我们发现提取或定位物体间遮挡有助于检测器应对这一挑战。基于此发现，我们引入了遮挡定位任务，该任务与目标检测任务共同构成了我们的遮挡引导多任务网络（OGMN）。OGMN包含遮挡定位以及两种遮挡引导的多任务交互。具体而言，提出一种遮挡估计模块（OEM）来精确局部化遮挡。随后OGMN利用遮挡定位结果通过两种多任务交互实现遮挡引导检测。其中一种引导交互位于两个任务解码器之间以解决特征混淆问题，并提出遮挡解耦头（ODH）替代通用检测头。另一种引导交互根据局部聚集特性在检测过程中设计，并提出两阶段渐进式精炼过程（TPP）来优化检测流程。大量实验证明了我们的OGMN在Visdrone和UAVDT数据集上的有效性。特别地，我们的OGMN在Visdrone数据集上达到35.0% mAP，比基线高出5.3%。并且我们的OGMN为精确的遮挡定位提供了新思路，取得了具有竞争力的检测性能。
引用
@article{arxiv.2304.11805,
title = {OGMN: Occlusion-guided Multi-task Network for Object Detection in UAV Images},
author = {Xuexue Li and Wenhui Diao and Yongqiang Mao and Peng Gao and Xiuhua Mao and Xinming Li and Xian Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.11805},
year = {2023}
}
备注
20 pages, 15 figures