航拍图像面临的问题 正常图像受重力作用相对固定,航拍图像的物体受拍摄角度影响 航拍图像的物体比例变化很大 某些航拍图像中小物体很密集 传统的数据集面临数据偏差的问题严重 好的数据集必备的几个特征 大量图像数据 单个类别有足够多的实例 正确定向对象说明 单张图片中有足够多种类的物体,以便接近于真实世界 DOTA数据集特征 15种类别:飞机.轮船.储槽.网球场.篮球场.棒球场.田径场.港口.桥.大的交通工具.小的交通工具.直升机.环岛.足球场.游泳池.其中14个主类,(交通工具算一个主类) pape…

  简介:武大遥感国重实验室-夏桂松和华科电信学院-白翔等合作做的一个航拍图像数据集 摘要: 目标检测是计算机视觉领域一个重要且有挑战性的问题.虽然过去的十几年中目标检测在自然场景已经有了较重要的成就,但在遥感图像上却进展缓慢,原因不仅仅体现在图像规模的庞大及多样性.物体定位问题和地球表面物体实例的形状检测上,还因为遥感场景中具有良好注释的数据集过于匮乏.为了推进在Earth Vision,又称Earth Observation and Remote Sensing上的目标检测的研究,我们引进在…

论文链接:https://arxiv.org/abs/2003.05597 code:https://github.com/Thinklab-SJTU/CSL_RetinaNet_Tensorflow 文章概要: 本文展示了目前流行的基于回归的旋转目标检测方法都存在或多或少的不连续边界问题,问题直接由角度的周期性或角点的顺序导致.根本原因则是理想的预测超出了所定义的范围,导致边界问题的产生,即产生了一个较大的损失值.针对上述问题,本文设计了一种没有边界问题的预测方法.该方法的核心是将角度预测从回…

面向任意目标检测的动态锚点学习 摘要:面向任意的目标广泛地出现在自然场景.航空照片.遥感图像等中,因此面向任意的目标检测得到了广泛的关注.目前许多旋转探测器使用大量不同方向的锚点来实现与地面真实框的空间对齐.然后应用交叉-并集(IoU)对正.负候选样本进行训练.但是,我们观察到,选择的正锚点回归后并不能保证检测准确,而部分负样本可以实现准确的定位.这说明通过IoU对锚点进行质量评价是不恰当的,这进一步导致了分类置信度和定位精度之间的不一致.本文提出了一种动态锚点学习(DAL)方法,利用新定义的匹…

引言 明确提出了三个航拍图像领域内面对的挑战: 小物体:航拍图像经常包含很多复杂场景下的小物体. 密集:如交通工具和轮船类,在航拍图像中会很密集.这个DOTA数据集的发明者也提到在交通工具和轮船类的检测中,模型的检测效果很差 任意方向角:航拍图像中的物体通常有多种多样的朝向.遥感中普遍存在的大宽高比问题进一步对其提出了挑战. Faster R-CNN是在此领域内大家常用的两阶段目标检测模型,但是它更加适用于水平bbox的目标检测.而作为后处理模块的NMS也抑制了密集分布的任意朝向的物体的检测.…

引言 R2CNN全称Rotational Region CNN,是一个针对斜框文本检测的CNN模型,原型是Faster R-CNN,paper中的模型主要针对文本检测,调整后也可用于航拍图像的检测中去.在ICDAR数据集上进行benchmark. 相关工作 paper中介绍了很多相关的针对斜框类型的文本目标识别所使用的模型,例如TextBoxes(端到端的单个神经网络实现).DeepText(使用Inception-RPN生成候选框,然后对每个候选框进行文本检测的打分:即判别其是否是文本的概率,…

论文提出从IoU指标延伸来的PIoU损失函数,能够有效地提高倾斜目标检测场景下的旋转角度预测和IoU效果,对anchor-based方法和anchor-free方法均适用.另外论文提供了Retail50K数据集,能够很好地用于评估倾斜目标检测算法的性能   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: PIoU Loss: Towards Accurate Oriented Object Detection in Complex Environments 论文地址:https://arxiv.org…

SSD demo中详细介绍了如何在VOC数据集上使用SSD进行物体检测的训练和验证.本文介绍如何使用SSD实现对自己数据集的训练和验证过程,内容包括: 1 数据集的标注2 数据集的转换3 使用SSD如何训练4 使用SSD如何测试 1 数据集的标注 数据的标注使用BBox-Label-Tool工具,该工具使用python实现,使用简单方便.修改后的工具支持多label的标签标注.该工具生成的标签格式是:object_numberclassName x1min y1min x1max y1maxcl…

有时候在HTML元素上绑定一些额外信息,特别是JS选取操作这些元素时特别有帮助.通常我们会使用getAttribute()和setAttribute()来读和写非标题属性的值.但为此付出的代价是文档将不再是合法有效的HTML. 对此,HTML5提供了一个解决方案.在HTML5文档中,任意以"data-"为前缀的小写的属性名字都是合法的.这些“数据集属性”将不会对其元素的表现产生影响,它们定义了一种标准的.附加额外数据的方法,并不是在文档合法性上做出让步. HTML5还在Element对…

原文 接下来要说的东西其实不是松弛变量本身,但由于是为了使用松弛变量才引入的,因此放在这里也算合适,那就是惩罚因子C.回头看一眼引入了松弛变量以后的优化问题: 注意其中C的位置,也可以回想一下C所起的作用(表征你有多么重视离群点,C越大越重视,越不想丢掉它们).这个式子是以前做SVM的人写的,大家也就这么用,但没有任何规定说必须对所有的松弛变量都使用同一个惩罚因子,我们完全可以给每一个离群点都使用不同的C,这时就意味着你对每个样本的重视程度都不一样,有些样本丢了也就丢了,错了也就错了,这些就给一…