当与真值框的交集大于0.7时，锚点被标记为正样本；如果小于0.3，则将锚点标记为正样本。分类任务的候选帧包含左右真实值帧区域的信息。 ? RPN分类和回归的不同目标分配。...要返回的参数定义为[u，w，u'，w'，v，h]，它们是左对象的水平位置和宽度，右对象的水平位置和宽度以及垂直位置和高度。因为输入是校正后的左右图像，所以可以认为左右对象在垂直方向上对齐。...假设物体的方向为θ，并且汽车中心与相机中心之间的方位角为β，则视点的角度为α=θ+β。来源[1] 使用θ表示图像每一帧中车辆的运动方向。β表示目标相对于相机中心的方位角。...为了简化计算，它们将高度通道求和并将6×28×28转换为6×28，其中前4个通道代表将4个关键点投影到相应的u坐标的概率，后两个通道代表概率左右边界上的关键点的集合。...3D Box估计 使用稀疏关键点信息和2D边界框信息，可以估算出粗糙的3D边界框。 ? 3D包围盒的状态被定义为x ＝ {x，y，z，θ}，其分别表示3D中心的点坐标和水平方向上的偏转角。
一、背景 目标检测是计算机视觉中的一项基本任务，许多研究人员已经应用水平边界框来定位图像中的物体。 水平边界框的使用可以使候选区域的表示更加简洁直观。...在许多基于深度学习的方法中，往往需要大量标记样本来训练目标检测器模型，使用轴平行标记框可以大大提高标记效率，快速获取大量标记样本。 此外，水平边界框涉及的参数较少，简化了检测模型的训练过程。...因此，在大多数目标检测方法中，使用水平边界框来表示遥感图像中目标的大致范围，如下图所示。 然而，航拍图像中的物体通常是任意方向的。因此，使用水平边界框来检测目标会引起几个问题。...其次，水平边界框会导致检测框之间出现强烈重叠，如上图（b）所示，降低检测精度。最后，由于飞机、船舶、车辆等图像中的物体包含运动方向信息，如果使用水平边界框，则无法获得目标运动方向的信息。...综上所述，在遥感图像目标检测任务中使用带有角度信息的旋转检测框获得了优越的性能。 二、前言 任意方向的目标检测是一项具有挑战性的任务。由于遥感图像中的物体方向是任意的，使用水平边界框会导致检测精度低。
而CornerNet的另外一个创新点是Corner Pooling，这是一种新型的池化层，可以帮助卷积神经网络更好的定位边界框的角点。如Figure2所示，目标边界框的一角通常是在目标之外。 ?...这是因为如果一对假角点检测器靠近它们各自的ground-truth位置，它仍然可以产生一个与ground-truth充分重叠的边界框，如Figure5所示。...他们根据嵌入向量之间的距离将节点分组，关联嵌入的思想也适用于我们的任务。网络预测每个检测到的角点的嵌入向量，使得如果左上角和右下角属于同一个边界框，则它们的嵌入之间的距离应该小。...Corner Pooling 如Figure2 所示，通常没有局部视觉证据表明存在角点。要确定像素是否为左上角，我们需要水平地向右看目标的最上面边界，垂直地向底部看物体的最左边边界。...CornerNet同时输出热图，偏移和嵌入，所有这些都会影响检测性能。如果错过任何一个角，都将会丢失一个目标；需要精确的偏移来生成紧密的边界框。不正确的嵌入将导致许多错误的边界框。
2 介绍&贡献 以目标检测为例，下面Figure1的(a)(b)检测出的框偏小，(c)(d)检测出的框偏大，如果我们充分利用目标检测和实例分割任务之间的相互关系，可以轻松纠正大多数这些错误。...尽管回归边界框或许会有定位错误，但本文认为它们在某种程度上仍为边界框提供了合理的先验。因此，我们的公式结合了检测和分割结果。...具体点，我们将边界框坐标视为离散变量，从概率的角度来看，目标边界位置是所有可能边界所在坐标的argmax值，即： 其中，是左边界水平坐标的离散随机变量，是等式(1)中的前景通道，所以为的通道都被移除了，...显然，边界位置的分布和实例尺度有关，因此我们设置： 其中表示BBox的宽度，表示回归框左边界的水平坐标，可以看到一个更小的表示一个更高的回归边界权重。...在训练过程中，将GT按照长宽方向转换为One-Hot编码形式，并使用交叉熵损失来训练上述坐标分类任务。
介绍 计算机视觉的进步带来了许多有前途的应用，如自动驾驶汽车或医疗诊断。在这些任务中，我们依靠机器的能力来识别物体。...我们经常看到的与目标识别相关的任务有4个：分类和定位、目标检测、语义分割和实例分割。 ? 在分类和定位中，我们感兴趣的是为图像中目标的分配类标签，并在目标周围绘制一个包围框。...值得注意的是，例如，这个任务不会对两只羊产生区别。 我们的任务是实例分割，它建立在目标检测和语义分割之上。在目标检测中，我们的目标是在预定义的类别中标记和定位目标的所有实例。...但是，我们没有为检测到的目标生成边界框，而是进一步识别哪些像素属于该目标，就像语义分割一样。...注意，在这里，我们有一些框框住了一些目标，比如标志，这些目标不属于我们定义的目标类别。 ? 在建议区域上运行分类网络，得到正样本的检测，生成类概率和边界框回归。 ?
因此，近年来出现了许多弱监督方法，包括水平边界框监督和点监督。 水平边界框监督的代表性方法包括H2RBox 和H2RBox-v2 。...，但在跨领域任务，如航空图像，尤其是在小目标和密集场景中，存在困难。...2 Related Work 除了水平检测，定向目标检测（Yang等人，2018年；Wen等人，2023年）已受到广泛关注。 在本节中，作者首先介绍由旋转框提供的定向检测。...角度回归可能面临边界不连续问题，并已开发出相应的解决方案，包括调节损失以减轻损失跳跃，角度编码器将角度转换为无边界编码数据，以及基于高斯分布的损失将旋转边界框转换为高斯分布。...这种垂直关系对应于定向边界框相邻两边之间的垂直关系。 在确定主要和次要方向之后，作者沿着这些方向确定目标边界。从中心开始，沿着每个方向移动，当位置上的值低于阈值时停止，表示目标边界。
2.主流注释方法：边界框 最常见的注释技术是边界框，它是在目标对象周围拟合紧密矩形的过程。...3.对于被遮挡的物体，检测变得极其复杂。在许多情况下，目标物体覆盖的边界框区域不到20％，其余的作为噪声，使检测算法混淆，找到正确的物体（参见示例中的示例，下面的绿框）。 ?...为了进行比较，这样的注释任务通常比边界框注释花费大约10倍。 此外，准确地注释相同数量的数据像素可能需要多10倍的时间。 因此，边界框仍然是各种应用程序最常用的注释类型。...以下是它如何在上面显示的相同图像上工作的示例。 ?...通过这种方式，我们将像素注释的成本同时降低到边界框的成本水平，从而允许达到超人精确的检测水平，否则无法通过边界框到达。
计算机视觉行业应该继续使用边界框注释吗？ 在这篇文章中，我将分享一些与我在博士研究期间积累的图像注释相关的想法。 具体来说，我将讨论当前最先进的注释方法，它们的趋势和未来方向。...2.主流注释方法：边界框 最常见的注释技术是边界框，它是在目标对象周围拟合紧密矩形的过程。...3.对于被遮挡的物体，检测变得极其复杂。在许多情况下，目标物体覆盖的边界框区域不到20％，其余的作为噪声，使检测算法混淆，找到正确的物体（参见示例中的示例，下面的绿框）。 ?...为了进行比较，这样的注释任务通常比边界框注释花费大约10倍。 此外，准确地注释相同数量的数据像素可能需要多10倍的时间。 因此，边界框仍然是各种应用程序最常用的注释类型。...通过这种方式，我们将像素注释的成本同时降低到边界框的成本水平，从而允许达到超人精确的检测水平，否则无法通过边界框到达。
01 概述 目标检测是计算机视觉领域中的一个重要问题，其中分类和定位任务之间存在不一致性。为了解决这个问题，研究人员提出了许多方法，如特征提取、特征选择、模型训练等。...在今天分享中，我们将介绍任务特定上下文分离方法的基本原理和实现方法，包括如何在分类任务中更好地利用上下文信息，以及如何在定位任务中更好地利用特征信息。...在FCOS中，两个任务之间的竞争可以在顶部图中清晰地看到，即最高IoU的边界框（绿色）的分类信心较低，而最高分类得分的边界框（蓝色）的边界框预测较差。...由于我们的TSCODE，竞争问题在底部图中得到解决，蓝色的边界框最有信心的分类预测也与地面真实边界有很高的IoU。 02 方法 主要介绍了任务特定上下文分离方法在目标检测中的应用。...总之，任务特定上下文分离方法是目标检测中的一种有效方法，可以进一步分离两个任务的特征编码，提高检测准确性和鲁棒性。
【导读】今天分享的技术提出了一种新目标检测方法，用单个卷积网络将目标边界框检测为一对关键点（即边界框的左上角和右下角）。...相反，为了确定像素位置是否有左上角，需要水平地向右看目标的最上面边界，垂直地向底部看物体的最左边边界。...分组角点 图像中可能出现多个目标，因此可能检测到多个左上角和右下角。需要确定左上角和右下角的一对角点是否来自同一个目标边界框，新方法受到Newell等人提出的用于多人姿态估计任务的关联嵌入方法的启发。...关联嵌入的思想也适用于今天说的的任务，网络预测每个检测到的角点的嵌入向量，使得如果左上角和右下角属于同一个边界框，则它们的嵌入之间的距离应该小。...Corner Pooling 如第个图，通常没有局部视觉证据表明存在角点。要确定像素是否为左上角，需要水平地向右看目标的最上面边界，垂直地向底部看物体的最左边边界。
（如：角点），再将边界点组合成目标的检测框，典型的此类算法包括CornerNet, RepPoints等。...1.1 边界框的表示形式 一般目标检测的边界框使用(x，y，x，y) 和 (x，y，w，h) 之类的坐标表示，但FCOS是不同的，FCOS是从一个点开始，然后使用该点与ground truth之间的垂直和水平距离...1.4 小节 FCOS是从一个点开始，然后使用该点与ground truth之间的垂直和水平距离（l，t，r，b）来表示边界框的，并通过引入层、区域、中心确定正负样本的分配。...3.1 目标表示 如下左图表示一般目标检测算法使用边界框来表示目标位置信息，如SSD，FCOS等等，而右图则表示了RepPoints使用representative points的方法来表示目标位置。...3.4 回归任务 第一阶段和第二阶段都是先将respoint转换为伪框(pseudo box)，然后计算伪框的左上角和右下角和GT的point损失，损失函数是SmoothL1Loss。 ?
1.研究背景 在大规模目标检测数据集中，一些场景下目标框的标注是存在歧义的，这种情况如果直接使用以前目标检测的边界框回归损失，也即是Smooth L1Loss会出现学习很不稳定，学习的损失函数大的问题。...目标检测包含分类以及定位，是一个多任务的学习问题。Faster R-CNN，Cascade R-CNN及Mask R-CNN依靠边界框回归来进行目标定位。...边界框精炼MR-CNN首次提出在迭代定位中将框进行merge操作。...(3)所学概率分布反映了边界框预测的不确定性水平。 3.1边界框参数化 基于双阶段的目标检测网络如Faster-RCNN，MaskR-CNN。...3.2 基于KL损失的边界框回归 论文目标定位的目标是通过在N个样本最小化 和 之间的KL散度来评估 ，如公式(4)所示: 使用KL散度作为边界框回归的损失函数Lreg。分类损失Lcls保持不变。
例如文本检测和遥感目标检测，因为目标可以在任何方向和位置。 因此，在文本检测和遥感目标检测场景中已经提有很多基于一般检测框架的旋转目标检测器被提出。...因此，在本文精炼的单级检测器中使用两种形式的锚框进行组合，即在第一阶段使用水平锚框以提高速度和产生更多候选框。然后在精炼阶段去使用旋转锚框以适应目标密集场景。...在单阶段旋转目标检测任务中，对预测边界框进行连续的精炼可以提高回归精度，因此特征精炼是必要的。应该注意的是，FRM也可以在其他单级检测器如SSD中使用。...RetinaNet提出了Focal Loss来解决类别不平衡引起的问题，大大的提到了单级目标检测器的精度。 为了实现基于RetinaNet的旋转目标检测器，我们使用了5个参数 来代表有方向的目标框。...水平Anchor的优点是可以通过使用GT框外接矩形来计算IOU，从而使用较少的Anchor来匹配更多的正样本。但对于大长宽比的目标，其旋转边界框往往不准确，如Figure6(a)所示。
总体框架 本文的方法的包含三个部分：多方向矩形包围框检测器(the Oriented Rectangular Box Detector)，边界点检测器(the Boundary Point Detection...对于多方向矩形包围框检测器，该文首先使用RPN网络进行候选区提取。 为了产生多方向的矩形框，在提取出的候选区对目标矩形框的中心偏移量、宽度、高度和倾斜角度进行回归。...图3：回归过程图示 对于边界点检测网络，如图3(c)所示，该方法根据默认锚点（设定的参考点）进行回归，这些锚点被均匀的放置在最小矩形包围框的两个长边上，同时从文本实例的每个长边上等距采样K个点作为文字的目标边界点...为多方向矩形框回归的损失值， ? 为边界点回归的损失值， ? 为识别网络的损失。 三、主要实验结果及可视化效果 从表 1来看， ? 表 1：在全部文本上的结果。...检测任务和识别任务均能从边界点这种表示形式中受益： 1）由于边界点的表示是可导的，因此识别分支的导数回传会进一步优化检测结果； 2）使用边界点对不规则文本的特征进行矫正能移除背景干扰，可以提升识别性能。
摘要航空图像中的目标检测是一项具有挑战性的任务，因为它缺乏可见的特征和目标的不同方向。目前，大量基于R-CNN框架的检测器在通过水平边界盒(HBB)和定向边界盒(OBB)预测目标方面取得了显著进展。...但是检测数据集中的大部分目标都是水平边界盒标记的，这可能会导致目标之间的区域重叠，所以像DOTA[37]这样的数据集带有高级的面向标签的边界盒，可以解决重叠问题。...然而，这一进展并不仅仅适用于面向对象的检测，因为这些方法是基于水平边界框的。[30,28]设计旋转锚点生成旋转区域方案(R-RoI)，并使用旋转区域翘曲从R-RoI中提取特征。...在Textboxes++中，需要在检测模型中增加一个新的任务，通常是直接在框回归或分类分支上增加一个新的卷积层。框回归是一项预测框边界的任务。集合，而分类就是识别对象的类别。...预测头包含三个分支，每个分支分别用于完成不同的任务，分类分支用于分类任务，框回归分支用于边框预测任务，方向分支用于预测方向参数任务。预测头是三个特征图的共享量。
每个网格单元预测一个固定数量的边界框，其置信度得分是通过将目标检测概率乘以并集上的交集（IoU）来计算的，其中 IoU 是预测的边界框面积与 ground truth 的重叠率 边界框，边界框的类别概率最终来自...Faster R-CNN 是两阶段架构，它通过结合分类和边界框回归并利用多任务学习过程来解决检测问题。...为了利用成熟的目标检测技术并获得快速处理，将 2D 激光扫描仪数据转换为2D图像，可以采用 DNN 技术 [19, 20]。图 5 中描述了基于 2D 激光扫描仪数据 [21] 的托盘检测流程。...“T形”是根据托盘顶部的底线（x线）和中柱外边界（y线）的组合找到的。找线提取和托盘定位的流程如图 9 所示。提取x和y方向的水平边界点和垂直边界点。...首先提取x和y方向的水平边界点和垂直边界点。通过 KdTree 搜索方法执行 x 和 y 行，并选择最靠近中心的 x 行中的 1 行和 y 行中的 2 行。
这种网络在关键点估计任务中非常流行，如 hourglass network，将其应用于更好地预测corner keypoints和center keypoints。...边界框的得分将替换为左上角、右下角和center keypoints三个点的平均得分。如果在其中心区域没有检测到center keypoints，则边界框将被移除。...采用常见的Anchor-Free检测方法训练网络预测子边界框(如FCOS和RepPoints)。 在推理过程中，回归向量作为线索，在相应的heatmap中找到最近的关键点，以细化关键点的位置。...如果在其中心区域最多检测到一个中心关键点，则边界框将被移除，边界框得分将被替换为各得分的平均值（即上角、右下角和center keypoints得分）。...要在特定的方向(如水平方向)取最大值，只需要依次连接左、右池化即可。 图6(b)显示了Cascade corner pooling模块的结构，其中白色矩形表示3×3卷积之后是批归一化。
随着3D传感器(如Microsoft Kinect)的出现，提供深度和颜色信息，将2D知识传播到3D的任务变得更加容易实现。三维目标检测的重要性在于提供更好的定位，将知识从图像帧扩展到现实世界。...由于三维检测的重要性，许多技术都利用大规模的RGB-D数据集，尤其是SUN RGB-D，将二维边界框替换为三维边界框，它为数百个目标类提供了三维边界框注释。最先进的3D检测方法的一个缺点是运行时。...类似的检测器使用目标分割和姿态估计来表示在编译库中具有相应3D模型的目标。尽管如此，我们相信正确的3D边界框布局有利于这样的任务，并且可以根据这些模型的可用性来执行模型拟合。...(3)我们算法的最后一个变体没有使用MLP回归器回归目标边界。我们将回归框替换为一个向各个方向扩展到最大值和最小值坐标的百分位数的框。显然，这不能处理amodal框。?...相对于一个固定的方向，为每个边界框计算正确的方向会增加最终的得分(表1)，这是因为相同方向的目标之间有更高的重叠，而且方向对于在MLP回归器中匹配正确的目标边界至关重要。
人脸检测是给照片中的每个人脸指定一个边界框，人脸关键点检测则需要定位特殊的人脸特征，如眼睛中心、鼻尖等。基于二者的两步走方法是很多人脸推理任务的关键所在，如 3D 重建。...相比之下，Facebook AI 和圣母大学的研究者的目标是在不假设人脸已经被检测到的情况下估计姿态。 其次，6DoF 姿态标签捕获的不仅仅是边界框位置信息。...每个框的四个值），6DoF 姿态还可以提供人脸的 3D 位置和方向信息。最近，有些研究用上了这一观察结果，通过提出边界框和人脸关键点的多任务学习来提高检测准确率。...这项研究的创新之处在于，它真正摆脱了人脸对齐和关键点检测。「我们观察到，估计人脸的 6DoF 刚性变换比人脸目标点检测要简单。此外，6DoF 提供的信息要比人脸边界框标签丰富，」研究者解释道。...由于 6DoF 人脸姿态可以转换为一个外在相机矩阵，进而将 3D 人脸映射到 2D 图像平面，因此预测得到的 3D 人脸姿态也可用于获取准确的 2D 人脸边界框。
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