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哪种Tensorflow目标检测模型最适合卫星图像?

对于卫星图像的目标检测,可以考虑使用以下几种Tensorflow目标检测模型:

  1. Faster R-CNN(Region-based Convolutional Neural Networks):Faster R-CNN是一种经典的目标检测模型,它通过在图像中提取候选区域并对这些区域进行分类和边界框回归来实现目标检测。它具有较高的准确性和较好的定位能力,适用于对卫星图像中的目标进行精确检测和定位。
  2. SSD(Single Shot MultiBox Detector):SSD是一种单阶段目标检测模型,它通过在不同尺度的特征图上预测不同大小和宽高比的边界框来实现目标检测。SSD具有较快的检测速度和较好的准确性,适用于对卫星图像中的目标进行实时检测。
  3. YOLO(You Only Look Once):YOLO是一种实时目标检测模型,它将目标检测任务转化为一个回归问题,通过在图像上直接预测边界框和类别信息来实现目标检测。YOLO具有极快的检测速度,适用于对卫星图像中的目标进行实时监测和跟踪。

这些模型都可以使用Tensorflow Object Detection API进行实现和训练。在腾讯云上,可以使用腾讯云AI开放平台提供的AI Lab服务进行模型训练和部署。具体推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接如下:

  1. 腾讯云AI开放平台:提供了丰富的人工智能服务和工具,包括模型训练、图像识别、语音识别、自然语言处理等,可用于支持卫星图像的目标检测任务。详情请参考:腾讯云AI开放平台
  2. AI Lab:腾讯云提供的一站式AI开发平台,提供了模型训练、数据处理、模型部署等功能,可用于快速构建和部署目标检测模型。详情请参考:AI Lab

需要注意的是,以上推荐的产品和服务仅为参考,具体选择应根据实际需求和项目情况进行评估和决策。

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Super-Resolution on Object Detection Performance in Satellite Imagery

探讨了超分辨率技术在卫星图像中的应用,以及这些技术对目标检测算法性能的影响。具体来说,我们提高了卫星图像的固有分辨率,并测试我们能否以比固有分辨率更高的精度识别各种类型的车辆、飞机和船只。使用非常深的超分辨率(VDSR)框架和自定义随机森林超分辨率(RFSR)框架,我们生成了2×、4×和8×的增强级别,超过5个不同的分辨率,范围从30厘米到4.8米不等。使用本地和超解析数据,然后使用SIMRDWN对象检测框架训练几个定制的检测模型。SIMRDWN将许多流行的目标检测算法(如SSD、YOLO)组合成一个统一的框架,用于快速检测大型卫星图像中的目标。这种方法允许我们量化超分辨率技术对跨多个类和分辨率的对象检测性能的影响。我们还量化了目标检测的性能作为一个函数的本机分辨率和目标像素大小。对于我们的测试集,我们注意到性能从30 cm分辨率下的平均精度(mAP) = 0.53下降到4.8 m分辨率下的mAP = 0.11。从30厘米图像到15厘米图像的超级分辨效果最好;mAP改进了13 - 36%。对于较粗的分辨率而言,超级分辨率的好处要小一些,但仍然可以在性能上提供小的改进。

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    随着机器视觉和深度卷积神经网络(CNNs)被应用于新的问题和数据,网络架构的进步和这些网络的应用都得到了快速的发展。然而,在大多数分类和目标检测应用中,图像数据是这样的,感兴趣的对象相对于场景来说是很大的。这可以在最流行的公共基准数据集ImageNet、VOC、COCO和CIFAR中观察到。这些数据集和它们对应的挑战赛继续推进网络架构比如SqueezeNets, Squeeze-and-Excitation Networks, 和 Faster R-CNN。对于DigitalGlobe的WorldView-3卫星将每个像素表示为30平方厘米的区域的卫星数据。在这些场景中,在大于3000x3000的场景中像汽车这样的物体通常是13x7像素或更小。这些大型场景需要预处理,以便在现代目标检测网络中使用,包括将原始场景切割成更小的组件用于训练和验证。除此之外,在停车场和繁忙的道路等区域,车辆等物体往往位于较近的位置,这使得车辆之间的边界在卫星图像中难以感知。缺乏公共可用的标记数据也阻碍了对这个应用程序空间的探索,只有xView Challenge数据集拥有卫星捕获的带有标记对象的图像。等空中数据集分类细粒度特性在空中图像(COFGA),大规模数据集在空中图像(队伍),对象检测和汽车开销与上下文(COWC)也有类似的对象类,但存在一个较低的地面样本距离(德牧)使他们更容易获得良好的对象检测结果,但限制了实际应用。考虑到将CNNs应用于卫星数据所面临的挑战,将升级作为预处理步骤对实现准确探测目标的良好性能至关重要。深度学习的进步导致了许多先进的体系结构可以执行升级,在低分辨率图像上训练网络,并与高分辨率副本进行对比验证。尽管关于这一主题的文献越来越多,但超分辨率(SR)在目标检测和分类问题上的应用在很大程度上还没有得到探索,SR与最近邻(NN)插值等也没有文献记载。SR网络作为卫星图像中目标检测的预处理步骤,具有良好的应用前景,但由于其深度网络包含数百万个必须正确训练的参数,因此增加了大量的计算成本。与SR不同的是,NN仍然是最基本的向上缩放方法之一,它通过取相邻像素并假设其值来执行插值,从而创建分段阶跃函数逼近,且计算成本很小。

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    1、SIMPL: Generating Synthetic Overhead Imagery to Address Zero-shot and Few-Shot Detection Problems 近年来,深度神经网络(DNNs)在空中(如卫星)图像的目标检测方面取得了巨大的成功。 然而,一个持续的挑战是训练数据的获取,因为获取卫星图像和在其中标注物体的成本很高。 在这项工作中,我们提出了一个简单的方法-称为合成目标植入(SIMPL) -容易和快速地生成大量合成开销训练数据的自定义目标对象。 我们演示了在没有真实图像可用的零射击场景下使用SIMPL合成图像训练dnn的有效性; 以及少量的学习场景,在那里有限的现实世界的图像可用。 我们还通过实验研究了SIMPL对一些关键设计参数的有效性的敏感性,为用户设计定制目标的合成图像提供了见解。 我们发布了SIMPL方法的软件实现,这样其他人就可以在其基础上构建,或者将其用于自己的定制问题。 2、Monocular 3D Object Detection: An Extrinsic Parameter Free Approach 单目三维目标检测是自动驾驶中的一项重要任务。 在地面上存在自我-汽车姿势改变的情况下,这很容易处理。 这是常见的,因为轻微波动的道路平滑和斜坡。 由于在工业应用中缺乏洞察力,现有的基于开放数据集的方法忽略了摄像机姿态信息,不可避免地会导致探测器受摄像机外部参数的影响。 在大多数工业产品的自动驾驶案例中,物体的扰动是非常普遍的。 为此,我们提出了一种新的方法来捕获摄像机姿态,以制定免于外部扰动的探测器。 具体地说,该框架通过检测消失点和视界变化来预测摄像机外部参数。 设计了一种变换器来校正潜势空间的微扰特征。 通过这样做,我们的3D探测器独立于外部参数变化工作,并在现实情况下产生准确的结果,例如,坑洼和不平坦的道路,而几乎所有现有的单目探测器无法处理。 实验表明,在KITTI 3D和nuScenes数据集上,我们的方法与其他先进技术相比具有最佳性能。 3、Focal Self-attention for Local-Global Interactions in Vision Transformers 最近,视觉Transformer及其变体在各种计算机视觉任务中显示出了巨大的前景。 通过自我关注捕捉短期和长期视觉依赖的能力可以说是成功的主要来源。 但它也带来了挑战,由于二次计算开销,特别是高分辨率视觉任务(例如,目标检测)。 在本文中,我们提出了焦点自关注,这是一种结合了细粒度局部交互和粗粒度全局交互的新机制。 使用这种新机制,每个令牌都以细粒度处理最近的令牌,但以粗粒度处理远的令牌,因此可以有效地捕获短期和长期的可视依赖关系。 随着焦点自注意,我们提出了一种新的视觉变压器模型,称为Focal Transformer,在一系列公共图像分类和目标检测基准上实现了优于目前最先进的视觉变压器的性能。 特别是我们的Focal Transformer模型,中等尺寸为51.1M,较大尺寸为89.8M,在2224x224分辨率下的ImageNet分类精度分别达到83.5和83.8 Top-1。 使用Focal transformer作为骨干,我们获得了与目前最先进的Swin transformer相比的一致和实质的改进,这6种不同的目标检测方法采用标准的1倍和3倍计划训练。 我们最大的Focal Transformer在COCO mini-val/test-dev上产生58.7/58.9 box mAPs和50.9/51.3 mask mAPs,在ADE20K上产生55.4 mIoU用于语义分割,在三个最具挑战性的计算机视觉任务上创建新的SOTA。 4、AutoFormer: Searching Transformers for Visual Recognition 最近,基于Transformer的模型在图像分类和检测等视觉任务中显示出了巨大的潜力。 然而,Transformer网络的设计是具有挑战性的。 已经观察到,深度、嵌入尺寸和头部的数量在很大程度上影响视觉变形器的性能。 以前的模型基于手工手工配置这些维度。 在这项工作中,我们提出了一个新的一次性架构搜索框架,即AutoFormer,专门用于视觉转换器搜索。 在超网训练期间,自动前缠绕不同块的重量在同一层。 受益于该战略,训练有素的超级网络允许数千个子网得到非常好的训练。 具体来说,这些继承自超级网络权重的子网的性能与那些从头开始重新训练的子网相当。 此外,搜索模型,我们参考的AutoFormers,超过了最近的先进水平,如ViT和DeiT。 特别是AutoFormer-tiny/small/base在ImageNet上实现了74.7%/81.7%/82.4%的top-1精度,分别为5.7M/22

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