ReDet：一种用于航拍目标检测的旋转等变检测器
计算机视觉与模式识别
2021-03-16 v1
摘要
近年来，航拍图像中的目标检测在计算机视觉领域备受关注。与自然图像中的物体不同，航拍物体常以任意方向分布。因此，检测器需要更多参数来编码方向信息，而这些参数往往高度冗余且低效。此外，由于普通 CNN 未显式建模方向变化，训练一个准确的目标检测器需要大量旋转增强数据。本文中，我们提出一种旋转等变检测器（ReDet）以解决这些问题，其显式编码旋转等变性与旋转不变性。更确切地说，我们将旋转等变网络引入检测器以提取旋转等变特征，从而能准确预测方向并大幅缩减模型尺寸。基于旋转等变特征，我们还提出旋转不变 RoI Align（RiRoI Align），其根据 RoI 的方向从等变特征中自适应提取旋转不变特征。在 DOTA-v1.0、DOTA-v1.5 和 HRSC2016 等多个具挑战性的航拍图像数据集上的大量实验表明，我们的方法在航拍目标检测任务上可达到 SOTA 性能。与先前最佳结果相比，我们的 ReDet 在 DOTA-v1.0、DOTA-v1.5 和 HRSC2016 上分别提升 1.2、3.5 和 2.6 mAP，同时将参数量减少 60%（313 Mb 对比 121 Mb）。代码见：\url{https://github.com/csuhan/ReDet}。
引用
@article{arxiv.2103.07733,
title = {ReDet: A Rotation-equivariant Detector for Aerial Object Detection},
author = {Jiaming Han and Jian Ding and Nan Xue and Gui-Song Xia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.07733},
year = {2021}
}
备注
Accepted by CVPR2021