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    Dynamic Anchor Learning for Arbitrary-Oriented Object Detection

    任意方向的目标广泛出现在自然场景、航拍照片、遥感图像等,任意方向的目标检测受到了广泛的关注。目前许多旋转检测器使用大量不同方向的锚点来实现与ground truth框的空间对齐。然后应用交叉-联合(IoU)方法对正面和负面的候选样本进行训练。但是我们观察到,选择的正锚点回归后并不能总是保证准确的检测,而一些阴性样本可以实现准确的定位。这说明通过IoU对锚的质量进行评估是不恰当的,进而导致分类置信度与定位精度不一致。本文提出了一种动态锚学习(DAL)方法,利用新定义的匹配度综合评价锚的定位潜力,进行更有效的标签分配过程。这样,检测器可以动态选择高质量的锚点,实现对目标的准确检测,缓解分类与回归的分歧。在新引入的DAL中,我们只需要少量的水平锚点就可以实现对任意方向目标的优越检测性能。在三个遥感数据集HRSC2016、DOTA、UCAS-AOD以及一个场景文本数据集ICDAR 2015上的实验结果表明,与基线模型相比,我们的方法取得了实质性的改进。此外,我们的方法对于使用水平边界盒的目标检测也是通用的。

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