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...
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...
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...
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...
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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...
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...
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...
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 supervised pixel attention network and the channel attention network are jointly explored for small and cluttered ...