同时,本文针对RepPoints对关键点的监督较弱进行改进,提出了一种有效针对自适应点的质量评估和样本分配方案(APAA),用于对自适应点的监督,以在训练期间选择具有代表性的Oriented RepPoints样本,该方案能够从相邻目标或背景噪声中获取非轴对齐的特征,同时引入空间约束来惩罚自适应点学习过程的异常点。 自适应点学习 在可变...
对比发现,Oriented RepPoints方向误差最小,精度最高。 结语 综上,本文与RepPoints对比,创新点在于两点:一是提出三个转换函数,在RepPoints基础上做了改进,二是提出APAA框架,通过对每个自适应点的质量评估,选取质量最高的K个自适应点参与第二阶段的精确定位,和Faster RCNN的思路异曲同工。以上是自己的理解,欢迎小伙伴...
接下来来到本文的重中之重Oriented RepPoints,Oriented RepPoints则是在RepPoints的基础上改进了三种定向转换函数,以方便更准确的定向分类和定位。同时,本文针对RepPoints对关键点的监督较弱进行改进,提出了一种有效针对自适应点的质量评估和样本分配方案(APAA),用于对自适应点的监督,以在训练期间选择具有代表性的Oriented ...
ReDet提出了一个旋转变异检测器,从旋转变异中提取旋转变异,用于精确的空中物体检测。Oriented RepPoints提出了用于自适应点学习的质量评估模块和样本分配方案,它可以从相邻物体中获得非轴特征,并忽略背景噪声。与上述侧重于监督范式的工作不同,本文对半监督导向的物体检测进行了早期探索,它可以降低 解释的成本,并提高无标...
1.3 Introduction: RepPoints RepPoints点集表示的目标检测和CenterNet其实是同一时期的文章都是2019年的属于anchor free的表示。在看这篇文章的时候网上的很多解读都是非常模糊,细节不清楚这就导致很难理解2022年的这篇Oriented RepPoints。自己仔细阅读梳理了一下这篇RepPoints文章,了解之后再看2022年的就很容易理解。(这里...
事实上,在mmrotate 实现的各种方法里,我最喜欢的方法(个人)是GlidingVertex 和 OrientedRCNN 这两篇,一方面是他们的效果足够的好(比他们好的比他们复杂,比他们简单的没他们好,RepPoints系列又用到了dcn), 另一方面就是他们的想法比较的简单 oriented rcnn ...
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...
同时,本文针对RepPoints对关键点的监督较弱进行改进,提出了一种有效针对自适应点的质量评估和样本分配方案(APAA),用于对自适应点的监督,以在训练期间选择具有代表性的Oriented RepPoints样本,该方案能够从相邻目标或背景噪声中获取非轴对齐的特征,同时引入空间约束来惩罚自适应点学习过程的异常点。