一、Learning Modulated Loss for Rotated Object Detection AI算法与图像处理 2021/02/05 1.7K0 IENet: Interacting Embranchment One Stage Anchor Free Detector 图像识别机器学习神经网络深度学习人工智能 航空图像中的目标检测是一项具有挑战性的任务,因为它缺乏可见的特征和目标的不同方向。目前,大量基于R-CNN框架...
在过去的几年里,半监督学习(SSL)在图像分类中取得了令人印象深刻的表现。这些工作通过使用伪标签、一致性正则化、数据增强甚至对抗性训练来利用未标记的数据。与半监督图像分类相比,SSOD需要实例级预测和额外的边界框回归子任务,这使得它更具挑战性。在[28,51]中,伪标签是由不同增强的数据预测组合而成的,CSD只利...
This is the implementation of GGHL (A General Gaussian Heatmap Label Assignment for Arbitrary-Oriented Object Detection) deep-learningpytorchremote-sensingobject-detectionnvidia-jetson-tx2oriented-object-detectionnvidia-jetson-xavieranchor-freecenternetfcos-r ...
如图1所示,正负锚的划分似乎并不总是与检测性能相关。此外,我们统计了所有候选锚点定位性能的分布,以探讨这种现象是否具有普遍性。如图2(a)所示,回归后相当比例(26%)的正锚框与GT对齐不良,说明正锚框不能保证准确定位。此外,超过一半的候选框获得高质量的预测是从负锚框回归(见图2(b)),大量高定位能力的负样本...
文章:Oriented R-CNN for Object Detection 代码地址:github.com/jbwang1997/O. 一、研究背景和预期效果 大多数现有的最先进的面向对象检测方法依赖于提案驱动的框架,如Fast/Faster R-CNN。它们涉及两个关键步骤:(i)生成有针对性的提案和(ii)完善提案并将其分类。然而,生成候选框需要很大的计算代价。 研究背景:...
这篇论文的baseline是用RepPoints实现的,【不熟悉的可以回顾CVPR 2022 旋转目标 Oriented RepPoints for Aerial Object Detection ;从零学习 - 知乎 (zhihu.com)】所以在损失的地方做了一些针对于点集中点的改进。叫做Boundary-Center Loss,我们都知道在点集表示的目标检测的框架下,框的表示一般通过9个点来进行的,通...
A. Object Detection in Aerial Images 航拍图像中的目标往往是拥挤的、具有大尺度变化的分布和任意方向的。使用水平anchor的一般目标检测方法在这样的情况下通常会出现严重的错位:一个anchor/RoI可能包含多个实例。等方法采用不同角度、比例、纵横比的旋转锚点来缓解这一问题,但涉及锚点相关的计算量较大(如边界盒变换...
The official implementation of the oriented object detection part of the paper "STAR: A First-Ever Dataset and A Large-Scale Benchmark for Scene Graph Generation in Large-Size Satellite Imagery". ⭐️ Highlights TL;DR:We propose STAR, the first large-scale dataset for scene graph generation...
目标检测论文总结:《Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection》 :一是如何进行feature selection,二是所谓anchor-free是如何实现的。2.网络介绍2.1整体框架 网络主要由两部分构成,第一部分是FPN+anchor-based模块,第二部分是FSAF模块,后者完成特征层选择及anchor-freedetection的功能2.2在Re...
《Gliding vertex on the horizontal bounding box for multi-oriented object detection》算法详解,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。