基于平行四边形面积比的天基图像有向目标检测
计算机视觉与模式识别
2021-11-09 v5 人工智能
摘要
有向目标检测是航拍图像中的一项挑战性任务，因为航拍图像中的目标以任意方向呈现且经常密集排布。主流检测器使用五参数或八参数表示来描述旋转目标，这在有向目标定义上存在表示歧义。本文提出一种基于平行四边形面积比的新表示法，称为 ARP。具体而言，ARP 回归有向目标的最小外接矩形和三个面积比。三个面积比包括有向目标与其最小外接矩形的面积比，以及两个平行四边形与最小外接矩形的面积比。其简化了偏移学习，并消除了有向目标的角度周期性或标签点序列问题。为进一步补救近水平目标的混淆问题，采用目标与其最小外接矩形的面积比来引导为每个目标选择水平或有向检测。此外，设计了结合水平边界框与三个面积比的旋转高效交并比（R-EIoU）损失，以优化旋转目标的边界框回归。在 HRSC2016、DOTA 和 UCAS-AOD 等遥感数据集上的实验结果表明，我们的方法取得了优于许多 SOTA 方法的检测性能。
引用
@article{arxiv.2109.10187,
title = {Oriented Object Detection in Aerial Images Based on Area Ratio of Parallelogram},
author = {Xinyi Yu and Mi Lin and Jiangping Lu and Linlin Ou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.10187},
year = {2021}
}