为了验证 RTMDet 算法的通用性,我们通过仅增加任务头的方式,对模型进行了最小限度的修改,将其拓展至了实例分割以及旋转目标检测任务上。在仅进行了非常简单的修改的情况下,RTMDet 也依然取得了 SOTA 的效果! 图7. RTMDet 在三种不同任务上的可视化效果 实例分割 传统的实例分割往往采用双阶段的方式来预测 mask,...
在前两章【课程总结】Day15(上):图像分割之语义分割和【课程总结】Day15(中):图像分割之实例分割中,我们学习掌握了语义分割和实例分割。在本章中,我们将了解YOLO最新的OBB(旋转目标检测)。 OBB(旋转目标检测) OBB(Oriented Bounding Box,定向边界框)是一种改进的边界框表示方法,用于更准确地定位和识别具有任意方...
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 支持分割和增强功能:增强的分割功能提供更精确的图像分析,并将改进的分类增强功能集成到Ultralytics训练管道中 性能优化:自去年首次发...
此时如果没有报错,程序成功运行并返回了输出的结果则说明我们的环境没有问题。 三、使用mmrotate的工具分割数据集图片 由于我们选择的模型是以dota的格式进行训练的,所以我们必须将label转换成dota数据集的格式才能使用,由于我是使用自己写的标注工具进行标注的,这里就不详细介绍得到label的过程了,简单解释一下dota数据集...
GeoLabel可以做边缘检测、分割、目标检测、变化检测、时序分析等样本的标注。1 总体标注流程 目标检测总体...
和图像分割中将损失函数分为基于分布,基于区域以及基于边界的损失函数不一样,目标检测经常可以认为由2类最基础的损失,分类损失和回归损失而组成。 更多相关总结,可参阅 https://github.com/senbinyu/Computer_Vision_Literaturesgithub.com 分类损失 - CE loss,交叉熵损失 ...
(1)基于图像分割改进的旋转目标检测:基于图像分割的改进指通过获得目标像素级分类,经过后处理操作后由掩膜(Mask)获得对应的旋转边界框。Mask OBB 和 RADet 基于分割产生的类别掩膜来生成最小外接矩形,避免了边界问题。这种基于分割的方法在文本检测中应用较多,在遥感目标检测领域应用较少。虽然基于分割的方法可有效解决...
另一个原因是航拍图像中的物体往往比场景文本中的物体更接近,这限制了基于分割的检测算法的适用性[7,44],而该算法在场景文本中运行良好。此外,经常有大量密集分布的对象需要有效的检测。 概述一下图1所示的两阶段方法。在第一阶段,通过添加SF-Net和MDA-Net,期望feature map能够包含更多的feature信息和更少的noise...
尽管现在没有直接研究水平框标注的旋转检测算法,但是还是有非常相关的研究方向的,也就是基于水平框标注的实例分割,如本文主要对比的 BoxInst 和 BoxLevelSet。只要在后处理阶段对最后预测的掩码取最小外接矩形就可以实现旋转框的检测了,我们在文中记为 HBox-Mask-RBox 方法,然而这种做法极易受 Mask 这个中间形态的...
作者:火木鱼一、引言 文章链接: 代码: 在目标检测和分割领域中常用的目标表示形式包括:水平框(HBox)、旋转框(RBox)、目标掩码(Mask)、点(Point)。这四类表示形式按照标注成本排序是Mas… 阅读全文 赞同 36 17 条评论 分享 收藏 ...