目前航空图像中的目标检测主要面临以下几个挑战:(1)航空图像的尺寸太大,使得常规目标检测网络显存爆炸;(2)目标尺寸小,在整幅图像中占的像素少,使得与周围背景很难分开;(3)目标分布稀疏且不均匀,使得检测效率低下;(4)密集目标存在遮挡或拥堵的情况,使得检测困难;(5)图像幅面宽,视场大,目标类型丰富,使得背景复杂,...
数据集是一个用于航空图像目标检测的数据集。它包含多种类型的目标,具有不同的尺度和方向。DOTA 数据集的特点包括: 类别:共有16种目标类别,分别是: Plane (飞机) Ship (船) Storage-tank (储油罐) Baseball-diamond (棒球场) Tennis-court (网球场) Bridge (桥) Ground-track-field (田径场) Large-vehicle...
近日,我校计算机学院在零样本航空图像目标检测领域的研究上取得新进展,相关成果在AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-24) 上发表。AAAI24是人工智能领域的国际重要学术会议,被中国计算机学会推荐为A类学术会议。本届AAAI会议接收率约为23....
RetinaNet是最著名的单级目标检测器,在本文中,我将在斯坦福无人机数据集的行人和骑自行车者的航空图像上测试RetinaNet。 我们来看下面的示例图像。 来自斯坦福无人机数据集的航空图像 – 粉红色和自行车红色行人 这是一个具有挑战性的问题,因为大多数目标只有几个像素宽,某些目标被遮挡,阴影下的目标更难检测。 Ret...
首先,我们将用于特征提取的默认CNN结构替换为针对航空图像车辆检测进行优化的轻量级CNN结构。其次,我们引入了一个新的模块,将搜索区域限制在感兴趣的区域内。这些策略使得检测框架中每个组件的推理时间大幅减少。与作为基线的标准Faster R-CNN检测器相比,结合我们提出的方法明显提升了检测性能。此外,在不同的航空图像数据...
一、单阶段目标检测主要步骤: 1、特征提取骨干网络设计 2、分类头网络设计 3、回归头网络设计 4、anchor生成设计:anchor尺度与比例 5、anchor匹配机制 6、损失函数设计 7、数据增强技术应用 二、航空图像特点: 1、目标尺度变化大:以中、小目标为主(评判标准?); ...
🌟 在本文中,我们提出了一种基于深度学习的车辆检测方法,特别适用于俯视记录的航空图像。我们选择了Faster R-CNN作为基础检测框架,因为它在深度学习检测器中表现出色。针对航空图像的具体特点,我们进行了系统的研究,并针对小物体尺寸的问题进行了适应性调整。
常规目标检测数据集有很多,现在前沿的目标检测算法(如Faster R-CNN, Yolo, SSD, Mask R-CNN等)基本都是在这些常规数据集上实验的,但是,基于常规数据集训练的分类器,在航空遥感图像上的检测效果并不好,主要原因是航空遥感图像有其特殊性: 1,尺度多样性,航空遥感图
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2.1 物体检测 物体检测是指在图像中识别并定位物体的过程,通常需要将图像中的物体分类并标注其在图像中的位置。物体检测可以分为两类:基于特征的检测和基于深度学习的检测。基于特征的检测通常使用SIFT、SURF等特征提取器,然后使用匹配算法进行物体定位。基于深度学习的检测则使用卷积神经网络(CNN)进行物体特征的提取和分...