先来回顾一下,我们比较熟悉的关键点定位的网络结构经典的是图1中的第一幅图CenterNet用一个点表示一个目标,和图1中的第二幅图CornerNet用左上角和右下角两个点表示一个目标。这两种经典的关键点定位的网络都是一阶段的、也是anchor free的检测网络,都是通过热图(heat map)的方式找最大的响应值的位置来定位关键...
HRNet —— 保持高分辨率特征,既然对关键点检测任务能有提升,那对需要细节信息的小目标检测自然也会有提升; Swin Transformer —— 比赛那会儿用于目标检测性能最强的Backbone,适用于尺度多变等复杂场景; ReResNet —— ReDet的核心,可提取旋转等变特征,对网络提取旋转不变特征有帮助,在旋转检测中的精度提升很明显...
opencv 关键点检测 旋转不变 opencv检测目标位置 目标检测是近年来理论和应用的研究热点,它是图像处理和计算机视觉学科的重要分支,也是智能监控系统的核心部分,同时目标检测也是泛身份识别领域的一个基础性算法,对后续的人脸识别、步态识别、人群计数、实例分割等任务起着至关重要的作用。 在深度学习浪潮到来之前,目标检...
例如,基于点集表示的方法RepPoints可以捕获关键的语义特征。但是这种简单的转换函数只产生垂直-水平边界框,无法精确估计航拍图像中旋转物体的方位。同时RepPoint在忽略学到的点集的质量的同时只根据语义特征回归关键点集,会导致旋转的、密集分布的和复杂背景下的目标精度较差。 3. 主要工作 针对上述问题,作者提出Oriented R...
基于角点定位与目标轮廓点集的旋转目标检测方法.pdf,本发明公开了基于角点定位与目标轮廓点集的旋转目标检测方法,包括以下步骤:步骤一:输入遥感图像,采用CornerNet模型读取角点,获取目标框;步骤二:通过Reppoint可形变卷积对遥感图像进行特征提取,得到目标轮廓点集;
这里优先考虑操作的便捷性和时效性所以采用串接操作来融合多视角下的轮廓签名(签名即带有空间信息的特征表达,和直方图一起为最常见的两种点云局部特征表达方式)特征。RCS 特征因此由 Nθ × Nc 个浮点数组成。目前,只有距离特征值(关键点到轮廓点之间的距离)被赋予给轮廓点,其它特征例如纹理和曲率也能同时加入轮廓...
新增旋转目标检测功能,基于DOTA数据集,支持15个类别目标航拍图像检测,模型&代码均已开源~ 新版亮点 YOLOv8-OBB:YOLOv8中OBB(Oriented Bounding Box)模型的引入标志着物体检测的重要一步,特别是对于有角度或旋转的物体,提高了准确性并减少了各种应用中的背景噪声,如航空影像和文本检测...
本文以基于关键点检测的Center Net网络为基础,通过注意力模型,特征融合模块和旋转目标的表达方式对遥感图像的目标检测问题展开具体研究.本文的主要研究内容如下:(1)由于自然图像与遥感图像存在较大的差异,根据遥感图像中目标的特点,本文提出了一种R-Center Net遥感图像目标检测算法.在目标方向性问题上,添加提供遥感目标...
第一篇论文提出了Pixel-IoU（PIoU）损失函数，以结合角度和IoU进行更精确的OBB回归，改进目标检测的准确性和鲁棒性。第二篇论文通过扩展水平关键点基础的对象检测器，应对正锚点与负锚点框之间的不平衡问题，特别设计适用于定向目标检测的任务。第三篇论文提出TricubeNet，利用视觉线索而非定向框偏移回归定位...
专利摘要:本发明公开了一种基于散射关键点引导扩散模型的SAR图像旋转目标检测方法和系统。本发明设计了基于凸多边形的细粒度目标表征,以自适应建模目标的模糊外轮廓;基于扩散模型构建目标区域扩散模块和去噪解码器,通过扩散模型学习SAR图像中目标区域空间分布的统计特性,以直接预测目标区域;设计了多尺度散射关键点特征融合模...