De regionbaserade konvolutionsnäten har visat sin anmärkningsvärda förmåga att upptäcka föremål i optiska fjärranalysbilder. Standarderna för CNN är emellertid i sig begränsade till geometriska modeller på grund av de fasta geometriska strukturerna i byggnadsmodulerna. För att ta itu med detta introducerar vi en ny modul kallad deformerbar konvolution som är integrerad i den rådande Faster R-CNN. Genom att lägga till 2D-utjämningar till det vanliga provtagningsnätet i standardkonvolutionen lär den sig de ökande rumsliga provtagningsplatserna i modulerna från måluppgifter utan ytterligare övervakning. I vårt arbete konstrueras ett deformerbart snabbare R-CNN genom att ersätta standardkonvolutionsskiktet med ett deformerbart konvolutionsskikt i det sista nätverksstadiet. Dessutom, top-down och hoppa anslutningar antas för att producera en enda hög nivå funktion karta över en fin upplösning, på vilken förutsägelserna ska göras. För att göra modellen robust mot ocklusion föreslås en enkel men effektiv dataförstärkningsteknik för att träna det konvolutionella neurala nätverket. Experimentella resultat visar att vår deformerbara Snabbare R-CNN förbättrar den genomsnittliga precisionen med stor marginal på SORSI- och HRRS-datasetet.
Ren och al. REF antog topp-down och hoppade över anslutningar för att producera en enda highlevel funktion karta av en fin upplösning, förbättra prestandan för den deformerbara snabbare R-CNN-modellen.
Deformable Faster R-CNN with Aggregating Multi-Layer Features for Partially Occluded Object Detection in Optical Remote Sensing Images
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Geology']}