CSL就是3的思想体现,只不过CSL考虑的更多,因为当θ变为分类问题后,网络就无法学习到角度距离信息了,比如真实角度为-90,网络预测成89和-89产生的损失值我们期望是一样的,因为角度距离实际上都是1。 所以CSL实际上是一个用分类实现回归思想的解决方案,具体细节大家移步去上面的文章。我们直接用成果,基于180度回归的...
Circular smooth label(CSL)很好地解决了这个问题,通过将角度回归转化为分类形式。 文章利用YOLOv5作为基线,结合CSL方法来学习任意定向目标的角度,并通过添加注意力机制模块来区分实例类别之间的细粒度差异,从而实现遥感图像的细粒度目标检测任务。 在FAIR1M数据集上,改进模型平均类别准确率达到39.2%。虽然结果还不令人满意...
CSL_label就是yangxue大佬的工作内容。yangxue:遥感旋转目标检测方法解读(CSL, ECCV2020) 2021-01-05 回复1 ProzacLiang 作者 nemonemone 训练自己的数据需要把yolov5m.yaml和wheat0.yaml配置文件的nc属性改为你自己的类别数,看报错盲猜你类别只有2类 2021-01-03 回复1查看全部 6 条回复 Mi...
对于特征提取过程中提取到过多背景信息的问题,本文引入了注意力机制,并且对其做出改进,针对遥感图像中目标的特点,采用拥有更小感受野的卷积核来赋予模型空间上的注意力.残差模块采用C3结构构建更深层次的网络,SPP用于不同尺度特征的融合,并且引入角度分类的思想以及CSL标签,采用高斯函数作为窗口函数,让模型具有学习角度...
yolov5 + csl_label.(Oriented Object Detection)(Rotation Detection)(Rotated BBox)基于yolov5的旋转目标检测 detectionaerial-imagerydotarotationorientedyolov5rotated-object UpdatedOct 13, 2023 Python PaddleSlim is an open-source library for deep model compression and architecture search. ...
yolov5 + csl_label.(Oriented Object Detection)(Rotation Detection)(Rotated BBox)基于yolov5的旋转目标检测 - JiaoYihan/yolov5_obb
残差模块采用C3结构构建更深层次的网络,SPP用于不同尺度特征的融合,并且引入角度分类的思想以及CSL标签,采用高斯函数作为窗口函数,让模型具有学习角度距离的能力。权利要求书1页说明书3页附图2页CN115661679A2023.01.31CN115661679A1.一种基于改进的YOLOv5旋转目标检测方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:采集遥感图像,...
Re-YOLOv5引入圆形平滑标签技术(Circular Smooth Label,CSL)实现旋转目标检测,解决了传统目标检测中检测区域冗余信息过多导致无法准确检测大豆分枝的缺陷,并加入协调注意力机制(Coordinate Attention,CA)获取目标位置信息以提升检测精度,此外,将...
yolov5_obb:GitHub - hukaixuan19970627/yolov5_obb: yolov5 + csl_label.(Oriented Object Detection)(Rotation Detection)(Rotated BBox)基于yolov5的旋转目标检测 paddledetection:GitHub - PaddlePaddle/PaddleDetection: Object Detection toolkit based on PaddlePaddle. It supports object detection, instance segmen...
│ └── yolov5m_obb_csl_dotav15.onnx └── obb ├── include └── src 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 安装OpenCV和Eigen3库。 注意,建议使用OpenCV版本4.6.0或更新,v4.7.0已成功测试。 Eigen是一个高性能的C++模板库,专用于线性代数运算,支持矩阵和向量操...