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技术分享 | 遥感影像中的旋转目标检测系列(一)

与自然影像数据集不同,遥感影像中的目标通常以任意角度出现,如图 1所示。自然影像常用的水平框目标检测方法,在遥感影像上的效果通常不够理想。一方面,细长类目的待检测目标(比如船舶、卡车等),使得水平框检测的后处理很困难(因为相邻目标的水平框的重合度很高)。另一方面,因为目标的角度多变,水平框不可避免引入过多的背景信息。针对这些问题,遥感目标检测更倾向于检测目标的最小外接矩形框,即旋转目标检测。旋转目标检测最近因其在不同场景中的重要应用而受到越来越多的关注,包括航空图像、场景文本和人脸等。特别是在航空图像中,已经提出了许多设计良好的旋转目标检测器,并在大型数据集上(比如 DOTA-V1.0)获得了较好的结果. 与自然图像相比,航拍图像中的物体通常呈现密集分布、大纵横比和任意方向。这些特点使得现有的旋转对象检测器变得复杂。我们的工作重点是简化旋转对象检测,消除对复杂手工组件的需求,包括但不限于基于规则的训练目标分配、旋转 RoI 生成、旋转非最大值抑制 (NMS) 和旋转 RoI 特征提取器。

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十篇python笔记带你走向测试开发之路-第二篇

鲲鹏老师又来了,本来打算一到两周一篇,后来一些小伙伴问我第二篇在哪里,于是紧赶慢赶,先写上,上一讲我们已经讲解了基础数据类型中的数字和序列,课程中所列出的内容都是一些基础的常见的知识点,希望基础薄弱的同学多多练习,只有多多练习才能熟练的掌握知识,如果有兴趣探讨,加入QQ群: 293549845,我们也建立了微信群,文末附上二维码,欢迎各路小伙伴们加入,各种话题都可以聊,比如,鲲鹏这两天准备换新车了,当然,我们的公众号也希望各位能多多推广,散发朋友圈,哈哈,好了,废话不多说,我们进行今天的内容,这一讲我们就接着上一讲的内容继续介绍序列中的列表和元祖;

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