通过裁剪窗口解决稀疏目标检测中的背景偏差问题
计算机视觉与模式识别
2021-09-07 v2
摘要
无人机（UAVs）上的目标检测仍是一项具有挑战性的任务。其记录大多稀疏且仅包含小目标。在本工作中，我们提出一种简单的分块方法，可在不修改模型本身的情况下提升遥感场景下的检测能力。通过减少背景偏差并能够在训练期间使用更高图像分辨率，我们的方法可大幅提升模型性能。该过程在三个不同数据集上得到验证，并在性能与速度上优于类似方法。
引用
@article{arxiv.2106.02288,
title = {Tackling the Background Bias in Sparse Object Detection via Cropped Windows},
author = {Leon Amadeus Varga and Andreas Zell},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.02288},
year = {2021}
}
备注
Accepted (ICCV Workshop 2021 Vision Meets Drones)