首先我们要先了解一下两种旋转边界框的两种常见的方式,下图来自这篇文章的作者yangxue: SCRDet是采用的opencv 表示法。在当前常用的旋转检测框的角度定义下,由于存在旋转角度的边界问题,会产生不必要的损失,如下图所示: 最理想的角度回归路线是由蓝色框逆时针旋转到红色框,但由于角度的周期性,导致按照这个回归方式的...
SCRDet: Towards More Robust Detection for Small, Cluttered and Rotated Objects 论文地址code: UCAS-Det作者单位:上海交通大学 中国科学院 1.简要 对于体积小、方向任意、分布密集的物体仍然存在挑战。除了自然图像,这类问题在非常重要的航拍图像中尤为突出。本文基于Fast-RCNN,设计了一种采样融合网络,将多层特征...
旋转目标检测方法解析：SCRDet（ICCV2019）详解遥感目标检测，作为一项挑战性任务，涉及大场景、复杂环境和多类目标。本文着重剖析了2019年ICCV上提出的SCRDet检测器，针对小目标、密集场景和方向任意性等难点进行了改进。SCRDet基于Faster RCNN架构，包括SF-Net、MDA-Net和IoU-Smooth L1 Loss。SF-Net通过调整...
我们提出了一种新颖的多类别旋转检测器,用于检测小型、混乱和旋转的目标,并取名为SCRDet,旨在解决以下问题:1)小目标:设计了一种采样融合网络(SF-Net),其结合了特征融合和特征锚采样;2)噪声背景:开发了一种受监督的多维注意力网络(MDA-Net),它由像素注意力网络和通道注意力网络组成,用于抑制噪声并突出前景...
IoU-Smooth L1 Loss是为了解决旋转边界框角度预测的边界问题。传统的表示法可能导致不必要的损失，通过引入IoU因子，使得损失函数在边界情况下趋于平滑，回归任务与评估标准保持一致。虽然这个改动是在最后时刻加入的，却成为论文的关键部分。在实验部分，SCRDet在DOTA数据集上展示了竞争力，实现了当时的SOTA...
ICCV2019 | 论文阅读 SCRDet:Towards More Robust Detection for Small, Cluttered and Rotated Objects,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
This paper presents a novel multi-category rotation detector for small, cluttered and rotated objects, namely SCRDet. Specifically, a sampling fusion network is devised which fuses multi-layer feature with effective anchor sampling, to improve the sensitivity to small objects. Meanwhile, the ...
人物简介: 一、蓝童念担任职务:蓝童念目前担任新罗区魁兆琅百货店法定代表人;二、蓝童念投资情况:目前蓝童念投资新罗区魁兆琅百货店最终收益股份为0%;老板履历 图文概览商业履历 任职全景图 投资、任职的关联公司 商业关系图 一图看清商业版图 更新时间:2024-08-12...
SCRDet是采用的opencv 表示法。在当前常用的旋转检测框的角度定义下,由于存在旋转角度的边界问题,会产生不必要的损失,如下图所示: 最理想的角度回归路线是由蓝色框逆时针旋转到红色框,但由于角度的周期性,导致按照这个回归方式的损失非常大(参见上图右边的Example)。此时模型必须以更复杂的形式回归(例如蓝色框顺时针旋...
我们提出了一种用于小型,杂乱和旋转物体的新型多类别旋转探测器,称为SCRDet,其被指定用于解决以下问题:1)小物体:设计采样融合网络(SF-Net),其结合了特征融合和特征锚采样; 2)噪声背景:开发了一种受监督的多维注意网络(MDA-Net),它由像素注意力网络和信道注意力网络组成,用于抑制噪声和突出前景。 3)任意方向的杂...