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研究论文
基于改进RoI Transformer的遥感图像多尺度旋转目标检测
刘敏豪
1,2
王堃
1,2
金睿蛟
1,2
卢天
2
李璋
1,2,*
作者单位
摘要
1
国防科技大学 空天科学学院,湖南 长沙 410000
2
国防科技大学 图像测量与视觉导航湖南省重点实验室,湖南 长沙 410000
旋转目标检测是遥感图像处理领域中的重要任务,其存在的目标尺度变化大和目标方向任意等问题给自动目标检测带来了挑战。针对上述问题,提出了一种改进的RoI Transformer旋转目标检测框架:首先,利用RoI Transformer检测框架获取旋转的感兴趣区域特征(rotated region of interest, RRoI)用于鲁棒的几何特征提取;其次,在检测器中引入高分辨率网络(high-resolution network, HRNet)提取多分辨率特征图,在保持高分辨率特征同时适应目标的多尺度变化;最后,引入KLD(Kullback-Leibler divergence)损失,解决旋转目标表示的角度周期性的问题,提高检测方法对任意方向目标的适应性,并通过旋转目标边界框参数的联合优化提升目标定位精度。本文提出的旋转目标检测方法,即HRD-ROI Transformer (HRNet + KLD ROI Transformer),在DOTAv1.0和DIOR-R两个公开数据集上与典型的旋转目标检测方法进行了比较。结果显示:相比于传统的RoI Transformer检测框架,本文方法在DOTAv1.0和DIOR-R数据集上检测结果的mAP(mean-average-precision)分别提高了3.7%和4%。
旋转目标检测
RoI Transformer
高分辨率网络
遥感图像目标检测
oriented object detection
RoI Transformer
high-resolution network
object detection of remote sensing image
PDF全文
Full Text
应用光学
2023, 44(5): 1010
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