Detektion av fordon i flygbilder tillämpas i stor utsträckning i många tillämpningar. Jämföra med objektdetektering i markvyn bilder, fordonsdetektering i flygbilder är fortfarande ett utmanande problem på grund av liten fordonsstorlek, monoton utseende och den komplexa bakgrunden. I detta dokument föreslår vi en ny ram för dubbla fokala förlustkonvolutionella neurala nätverk (DFL-CNN). I den föreslagna ramen används hoppa över anslutningen i CNN-strukturen för att förbättra funktionen lärande. Den fokala förlustfunktionen används också för att ersätta konventionell funktion för korsentropiförlust i både det föreslagna nätverket och den slutliga klassificeringen. Vi introducerar också den första storskaliga detekteringsdatasetet ITCVD med marksanmärkningar för alla fordon på plats. Vi demonstrerar prestandan för vår modell på det befintliga riktmärket DLR 3K datasetet samt ITCVD datasetet. De experimentella resultaten visar att vår DFL-CNN överträffar baslinjerna för fordonsdetektering.
Yang m.fl. REF föreslog hoppa-anslutningar i CNN-strukturer som utbildats under Focal förlust för att förbättra funktionsinlärning för fordonsdetektion i flygbilder.
Vehicle Detection in Aerial Images
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Geography', 'Computer Science']}