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...
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...
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性...
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...
最近项目需要对遥感图像旋转目标进行检测,参考DOTA数据集选择了SCRDet++网络进行事先,项目官方地址 https://github.com/SJTU-Thinklab-Det/DOTA-DOAIgithub.com/SJTU-Thinklab-Det/DOTA-DOAI 论文创新点在于引入了图像分割对检测网络前的特征层进行了进一步地分离,突出了不同目标位于不同的channel以及位于同一...
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。
蓝绝原本平静的表情瞬间僵在脸上,但他却没有反驳。虽然和天火大道这些委员们并不是太熟悉,但那位理发师他还是知道的。 û收藏 转发 评论 ñ赞 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候...相关推荐 e刷新 +关注 今日华尔街 05月29日 03:25 【理财也讲...
人物简介: 一、张勇担任职务:张勇目前担任惠城区乐亨便利店法定代表人;二、张勇投资情况:目前张勇投资惠城区乐亨便利店最终收益股份为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:2025-03-13
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 ...