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Feature-Aligned Single-Stage Rotation Object Detection With Continuous Boundary
IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing ( IF 8.2 ) Pub Date : 2022-09-05 , DOI: 10.1109/tgrs.2022.3203983
Yuan Yuan 1 , Zhiguo Li 1 , Dandan Ma 1
Affiliation  

Recently, rotation detection has gained much attention and shown its potential for accurate localization in remote sensing scenes. However, the objects in remote sensing images have a variety of directions, sizes, and aspect ratios, which makes it difficult to locate and classify objects. Therefore, the object detection task is still facing great challenges in the field of remote sensing. In this article, we propose a novel single-stage detector, which includes feature alignment block (FAB), double regression branches (DRBs), and a circumcircle rotation box (CRB). FAB utilizes the deformable convolution to flexibly obtain the features of different aspect ratio objects and aligns the regression features with the corresponding classification features through fusion. Consequently, it can make the extracted feature information have stronger discrimination, which is conducive to improving the object position and classification accuracy. DRBs consist of a main regression branch and an auxiliary regression branch. The main regression branch is used to fine-tune the result of the auxiliary regression branch to obtain a more accurate regression result. Moreover, to eliminate the boundary discontinuity problem faced by regression-based detectors, we construct CRB through designing an angle of rotation and the radius of the circumcircle. Extensive experiments and visual analysis are conducted on three public benchmarks, i.e., DOTA, HRSC2016, and DIOR-R. The results show that our proposed method has excellent localization and classification performance for oriented objects on all the representative datasets.

中文翻译:

具有连续边界的特征对齐单级旋转目标检测

最近,旋转检测受到了广泛关注,并显示出其在遥感场景中准确定位的潜力。然而,遥感图像中的物体具有多种方向、大小和纵横比,给物体的定位和分类带来了困难。因此,目标检测任务在遥感领域仍然面临着巨大的挑战。在本文中,我们提出了一种新颖的单级检测器,包括特征对齐块 (FAB)、双回归分支 (DRB) 和外接圆旋转框 (CRB)。FAB利用可变形卷积灵活获取不同纵横比物体的特征,并通过融合将回归特征与对应的分类特征对齐。最后,可以使提取的特征信息具有更强的辨别力,有利于提高目标位置和分类精度。DRB 由一个主回归分支和一个辅助回归分支组成。主回归分支用于微调辅助回归分支的结果,以获得更准确的回归结果。此外,为了消除基于回归的检测器面临的边界不连续问题,我们通过设计旋转角度和外接圆半径来构造 CRB。在 DOTA、HRSC2016 和 DIOR-R 三个公共基准上进行了广泛的实验和视觉分析。结果表明,我们提出的方法对于所有代表性数据集上的定向对象都具有出色的定位和分类性能。有利于提高物体位置和分类精度。DRB 由一个主回归分支和一个辅助回归分支组成。主回归分支用于微调辅助回归分支的结果,以获得更准确的回归结果。此外,为了消除基于回归的检测器面临的边界不连续问题,我们通过设计旋转角度和外接圆半径来构造 CRB。在 DOTA、HRSC2016 和 DIOR-R 三个公共基准上进行了广泛的实验和视觉分析。结果表明,我们提出的方法对于所有代表性数据集上的定向对象都具有出色的定位和分类性能。有利于提高物体位置和分类精度。DRB 由一个主回归分支和一个辅助回归分支组成。主回归分支用于微调辅助回归分支的结果,以获得更准确的回归结果。此外,为了消除基于回归的检测器面临的边界不连续问题,我们通过设计旋转角度和外接圆半径来构造 CRB。在 DOTA、HRSC2016 和 DIOR-R 三个公共基准上进行了广泛的实验和视觉分析。结果表明,我们提出的方法对于所有代表性数据集上的定向对象都具有出色的定位和分类性能。DRB 由一个主回归分支和一个辅助回归分支组成。主回归分支用于微调辅助回归分支的结果,以获得更准确的回归结果。此外,为了消除基于回归的检测器面临的边界不连续问题,我们通过设计旋转角度和外接圆半径来构造 CRB。在 DOTA、HRSC2016 和 DIOR-R 三个公共基准上进行了广泛的实验和视觉分析。结果表明,我们提出的方法对于所有代表性数据集上的定向对象都具有出色的定位和分类性能。DRB 由一个主回归分支和一个辅助回归分支组成。主回归分支用于微调辅助回归分支的结果,以获得更准确的回归结果。此外,为了消除基于回归的检测器面临的边界不连续问题,我们通过设计旋转角度和外接圆半径来构造 CRB。在 DOTA、HRSC2016 和 DIOR-R 三个公共基准上进行了广泛的实验和视觉分析。结果表明,我们提出的方法对于所有代表性数据集上的定向对象都具有出色的定位和分类性能。此外,为了消除基于回归的检测器面临的边界不连续问题,我们通过设计旋转角度和外接圆半径来构造 CRB。在 DOTA、HRSC2016 和 DIOR-R 三个公共基准上进行了广泛的实验和视觉分析。结果表明,我们提出的方法对于所有代表性数据集上的定向对象都具有出色的定位和分类性能。此外,为了消除基于回归的检测器面临的边界不连续问题,我们通过设计旋转角度和外接圆半径来构造 CRB。在 DOTA、HRSC2016 和 DIOR-R 三个公共基准上进行了广泛的实验和视觉分析。结果表明,我们提出的方法对于所有代表性数据集上的定向对象都具有出色的定位和分类性能。
更新日期:2022-09-05
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