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    IENet: Interacting Embranchment One Stage Anchor Free Detector

    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。然而,单级无锚解仍然存在开放空间。提出了一种基于逐像素预测检测器的航空图像定向目标单级无锚检测器。我们通过开发一个具有自我注意机制的分支交互模块来融合来自分类和框回归分支的特征,从而使它成为可能。在角度预测中采用几何变换,使预测网络更易于管理。我们还引入了一种比正多边形借条更有效的借条损耗来检测OBB。在DOTA和HRSC2016数据集上对所提出的方法进行了评估,结果表明,与最先进的检测器相比,我们所提出的IENet具有更高的OBB检测性能。

    01

    Stereo R-CNN based 3D Object Detection for Autonomous Driving

    提出了一种充分利用立体图像中稀疏、密集、语义和几何信息的自主驾驶三维目标检测方法。我们的方法,称为Stereo R-CNN,扩展了Faster R-CNN的立体输入,以同时检测和关联目标的左右图像。我们在立体区域建议网络(RPN)之后添加额外的分支来预测稀疏的关键点、视点和目标维数,并结合二维左右框来计算粗略的三维目标边界框。然后,我们恢复准确的三维包围框,以区域为基础的光度比对使用左和右ROI。我们的方法不需要深度输入和三维位置监督,但是,优于所有现有的完全监督的基于图像的方法。在具有挑战性的KITTI数据集上的实验表明,我们的方法在三维检测和三维定位任务上都比目前最先进的基于立体的方法高出30%左右的AP。

    02

    Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection

    提出了一种简单有效的单阶段目标检测模块——特征选择无锚定(FSAF)模块。它可以插入到具有特征金字塔结构的单阶段检测器中。FSAF模块解决了传统基于锚点检测的两个局限性:1)启发式引导的特征选择;2)基于覆盖锚取样。FSAF模块的总体思想是将在线特征选择应用于多水平无锚分支的训练。具体来说,一个无锚的分支被附加到特征金字塔的每一层,允许在任意一层以无锚的方式进行盒编码和解码。在训练过程中,我们动态地将每个实例分配到最合适的特性级别。在推理时,FSAF模块可以通过并行输出预测与基于锚的分支联合工作。我们用无锚分支的简单实现和在线特性选择策略来实例化这个概念。在COCO检测轨道上的实验结果表明,我们的FSAF模块性能优于基于锚固的同类模块,而且速度更快。当与基于锚点的分支联合工作时,FSAF模块在各种设置下显著地改进了基线视网膜网,同时引入了几乎自由的推理开销。由此产生的最佳模型可以实现最先进的44.6%的映射,超过现有的COCO单单阶段检测器。

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