RSDet++：用于更精确旋转目标检测的点基调制损失
计算机视觉与模式识别
2021-09-27 v1
摘要
我们将五参数与八参数旋转目标检测方法中损失的间断性归类为旋转敏感误差（RSE），其会导致性能退化。我们引入一种新颖的调制旋转损失来缓解该问题，并提出一种旋转敏感检测网络（RSDet），其由一个八参数单阶段旋转目标检测器和该调制旋转损失组成。我们提出的RSDet具有若干优势：1）它将旋转目标检测问题重新表述为预测物体角点，而多数先前方法采用具有不同度量单位的五参数回归方法。2）调制旋转损失通过解决损失的间断性，在五参数和八参数旋转目标检测方法中均取得一致提升。为进一步提升我们的方法在小于10像素物体上的精度，我们引入一种新颖的RSDet++，其由一个无锚点基于点的旋转目标检测器与调制旋转损失组成。大量实验证明了RSDet与RSDet++的有效性，二者在具有挑战性的基准DOTA1.0、DOTA1.5和DOTA2.0上的旋转目标检测中取得了具竞争力的结果。我们希望所提方法能为设计算法解决旋转目标检测提供新视角，并更多关注微小物体。代码与模型见：https://github.com/yangxue0827/RotationDetection。
引用
@article{arxiv.2109.11906,
title = {RSDet++: Point-based Modulated Loss for More Accurate Rotated Object Detection},
author = {Wen Qian and Xue Yang and Silong Peng and Junchi Yan and Xiujuan Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.11906},
year = {2021}
}
备注
arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1911.08299