RelationRS：面向航拍图像目标检测的关系表示网络
计算机视觉与模式识别
2021-10-14 v1
摘要
目标检测是航拍图像处理领域一项基础且重要的任务，并在计算机视觉中备受关注。然而，以往的航拍图像目标检测方法对大规模航拍图像不同区域间场景语义信息的利用不足。此外，复杂背景与尺度变化使得检测精度难以提升。为解决这些问题，我们提出一种用于航拍图像目标检测的关系表示网络（RelationRS）：1）首先，通过带条件卷积的双关系模块（DRM）融合并增强多尺度特征。双关系模块学习不同尺度特征间的潜在关系，并在同一次迭代中从不同的图像块学习不同场景间的关系。此外，双关系模块动态生成参数以引导多尺度特征的融合。2）其次，将桥接视觉表示模块（BVR）引入航拍图像领域，以改善复杂背景图像中的目标检测效果。使用公开的航拍图像目标检测数据集的实验表明，所提出的RelationRS取得了最先进的检测性能。
引用
@article{arxiv.2110.06730,
title = {RelationRS: Relationship Representation Network for Object Detection in Aerial Images},
author = {Zhiming Liu and Xuefei Zhang and Chongyang Liu and Hao Wang and Chao Sun and Bin Li and Weifeng Sun and Pu Huang and Qingjun Li and Yu Liu and Haipeng Kuang and Jihong Xiu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.06730},
year = {2021}
}
备注
12 pages, 8 figures