《DOTA:A Large-scale Dataset for Object Detection in Aerial Images》阅读翻译 云依斐 少与人纠缠,多爱大自然19 人赞同了该文章 简介 武大遥感国重实验室-夏桂松和华科电信学院-白翔等合作做的一个航拍图像数据集 摘要 目标检测是计算机视觉领域一个重要且有挑战性的问题。虽然过去的十几年中目标检测在自然场景...
Comparison with uniform crops. Contribution of density crop detection. Q7 用于定量评估的数据集是什么?代码有没有开源? 7.1 数据集 VisionDrone 2018 [30] and UAVDT [4]. 开源否 Q8 论文中的实验及结果有没有很好地支持需要验证的科学假设? 密度裁剪图像检测主要对 APsmall 和 APmid 有贡献,因为在这两类...
继续这个过程直到集合内为空。多次执行上面的算法,直到最后保留的聚类区域数量为B’。 Fine Detection on Cluster Chip ScaleNet 为了使用聚类区域,利用专门的检测器对这些区域进行检测。与现有的直接调整聚类区域尺寸进行检测的方法不同,作者提出了一种尺度估计网络(ScaleNet),用于估计聚类区域中目标的尺度,避免了目标极端...
Object detection for aerial images is a crucial and challenging task in the field of computer vision. Previous CNN-based methods face problems related to extreme variation of object scales and the complex background in aerial images, which vary significantly from natural scenes. On the other hand...
On the Robustness of Object Detection Models in Aerial Imagesarxiv.org/abs/2308.15378 代码链接: GitHub - hehaodong530/DOTA-Cgithub.com/hehaodong530/DOTA-C 引言 在真实场景中,目标检测模型的鲁棒性至关重要。然而,大多数目标检测模型在应用于受损图像时性能会有不同程度的下降(如图1),因为它们通...
提取到的特征 ROIs SVM 旋转不变特征的提取过程 使用AlexNet(5层卷积,3层池化,2层全连接层)作为特征提取的结构,FC7在VOC目标检测数据集中作用更突出,而FC6在场景识别作用更突出。 为了找出网络中那一层对目标方向影像最大,使用t-SNE对 POOL5,FC6和FC7做可视化分析,结果发现POOL5在对应维度上更加集中,而FC6和...
Tiny Object Detection in Aerial Images论文简读 https://github.com/jwwangchn/AI-TOD 文章目录 摘要 论文的贡献 摘要 近年来,地球视觉中的目标探测取得了很大的进展。然而,航空图像中的微小物体检测仍然是一个非常具有挑战性的问题,因为微小物体包含的像素很小,很容易...
Object detection is an important and challenging problem in computer vision. Although the past decade has witnessed major advances in object detection in natural scenes, such successes have been slow to aerial imagery, not only because of the huge variation in the scale, orientation and shape of ...
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1.《Oriented Object Detection in Aerial Images with Box Boundary-Aware Vectors》【2020.8.17】 航空图像中的Oriented Object Detection是一项艰巨的任务,因为航空图像中的目标以任意方向显示并且通常密集地排列。当前的目标检测方法主要依赖于基于anchor的两阶段检测器,然而基于anchor的检测器通常在正负anchor框之间遭受...