我们使用DOTA和NWPU VHR-10来验证我们提出的方法并屏蔽代码中的角度参数。 表3和表4分别显示了两个数据集的性能。 在DOTA文献中,我们在现有方法中也排名第一,约为75.35%。 对于NWPU VHR-10数据集,我们将其与9种方法进行比较,并以91.75%的质量实现了最佳检测性能。 我们的方法可在一半以上的类别上实现最佳检测精...
代码地址:https://github.com/DetectionTeamUCAS 摘要 目标检测是计算机视觉领域的基石。尽管现在目标检测领域已经取得了巨大的进步,但是对于小型目标、杂乱密集分布和任意旋转方向的目标检测依然存在巨大的挑战。除了自然图像外,对于遥感影响而言,此类问题尤为突出。本文提出了一种应用于小型,混乱和旋转目标的新型多...
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性能。通过消融和对比实验，验证了方法的有效性。此外，我鼓励对DOTA感兴趣的朋友关注我的相关资源，那里会有更详尽的论文和代码分享。尽管SCRDet并不完美，但它标志着遥感目标检测领域的一个进步，并预示了我未来在这个领域的更多探索。感谢...