Objektdetektering i flygbilder är en aktiv men utmanande uppgift i datorseendet på grund av fågelperspektivet, de mycket komplexa bakgrunderna och objektens olika utseende. Särskilt när det gäller att upptäcka tätt packade föremål i flygbilder, medför metoder som bygger på horisontella förslag för gemensam objektdetektering ofta missmatchningar mellan regionen av intressen (RoI) och objekt. Detta leder till den gemensamma obalansen mellan det slutliga objektets klassificeringskonfident och lokaliseringsnoggrannheten. Även om roterade ankare har använts för att ta itu med detta problem, mångdubblar utformningen av dem alltid antalet ankare och ökar dramatiskt beräknings komplexiteten. I detta dokument föreslår vi en RoI Transformer för att ta itu med dessa problem. Mer exakt, för att förbättra kvaliteten på regionala förslag, utformade vi först en Roterad RoI (RRoI) inlärare för att omvandla en horisontell region av intresse (HRoI) till en Roterad Region av intresse (RRoI). Baserat på RRoIs, föreslog vi sedan en Rotated Position Sensitive RoI Align (RPS-RoI-Align) modul för att extrahera rotationsinvarianta funktioner från dem för att öka efterföljande klassificering och regression. Vår RoI Transformer är med låg vikt och kan enkelt inbäddas i detektorer för orienterad objektdetektering. En enkel implementering av RoI Transformer har uppnått toppmoderna prestanda på två vanliga och utmanande flygdataset, d.v.s. DOTA och HRSC2016, med en försumlig minskning av detektionshastigheten. Vår RoI Transformer överträffar den deformerbara Position Sensitive RoI pooling när orienterade begränsande-box annoteringar finns tillgängliga. Omfattande experiment har också bekräftat flexibiliteten och effektiviteten hos vår RoI Transformer. Resultaten visar att den enkelt kan integreras med andra detektorarkitekturer och avsevärt förbättra prestandan.
I REF:s tillvägagångssätt undersöks problemet med felaktig anpassning mellan Region of Interests (RoI) och objekt i flygbildsdetektering, och det införs en ROI-transformator för att ta itu med denna fråga.
Learning RoI Transformer for Detecting Oriented Objects in Aerial Images
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}