Sammanfattning av denna webbsida: Att upptäcka fordon i flygbilder spelar en viktig roll i ett brett spektrum av tillämpningar. De nuvarande metoderna för att upptäcka fordon bygger främst på sökning i skjutbara fönster och handgjorda eller ytliga inlärningsbaserade funktioner, med begränsad beskrivningsförmåga och tunga beräkningskostnader. Nyligen, på grund av de kraftfulla funktioner representationer, regionala konvolutionella neurala nätverk (CNN) baserade detektionsmetoder har uppnått state-of-the-art prestanda i datorseende, särskilt Snabbare R-CNN. Men direkt användning av den för fordonsdetektering i flygbilder har många begränsningar: (1) regionförslagsnätverk (RPN) i Faster R-CNN har dålig prestanda för att korrekt lokalisera små fordon, på grund av de relativt grova funktionskartor, och (2) klassificeringen efter RPN kan inte skilja fordon och komplexa bakgrunder väl. I denna studie föreslås en förbättrad detektionsmetod baserad på Snabbare R-CNN för att uppnå de två utmaningar som nämns ovan. För det första använder vi ett hyperregionalt förslagsnätverk (HRPN) för att ta fram fordonsliknande mål med en kombination av hierarkiska funktionskartor. Sedan ersätter vi klassificeringen efter RPN med en kaskad av förbättrade klassificeringar för att verifiera kandidatregionerna, som syftar till att minska falsk upptäckt genom negativ exempelbrytning. Vi utvärderar vår metod på Munich fordon dataset och insamlade fordon dataset, med förbättringar i noggrannhet och robusthet jämfört med befintliga metoder.
REF, som visar behovet av att utöka kapaciteten hos Snabbare R-CNN för att hantera upptäckt av flygbilder.
Vehicle Detection in Aerial Images Based on Region Convolutional Neural Networks and Hard Negative Example Mining
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}