代码运行次数:0 @inproceedings{li2022oriented,title={Oriented reppointsforaerial object detection},author={Li,Wentong and Chen,Yijie and Hu,Kaixuan and Zhu,Jianke},booktitle={ProceedingsoftheIEEE/CVFConference on Computer Vision and Pattern Recognition},pages={1829--1838},year={2022}} 2. 问题背景...
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...
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,并提高无标记数据的检测器。 3. 前言 在本节中,我们初步重温了SSOD和Monge-Kantarovich最优...
RepPoints 是一种新的目标表示方法,是基于可变形卷积的一种延伸,在目标检测场景中,一般有anchor base和anchor free两种思路,在anchor base 算法中,如faster RCNN、Yolov3、v4、v5等模型效果往往受限于anchor的参数配置,如anchor的大小、正负样本采样等。在anchor free 算法中,也分为两种思路,anchor-point的算法和key...
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 ...
RepPoints 是一种新的目标表示方法,是基于可变形卷积的一种延伸,在目标检测场景中,一般有anchor base和anchor free两种思路,在anchor base 算法中,如faster RCNN、Yolov3、v4、v5等模型效果往往受限于anchor的参数配置,如anchor的大小、正负样本采样等。在anchor free 算法中,也分为两种思路,anchor-point的算法和key...