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    PIoU Loss: 实现复杂场景下的精确定向目标检测

    使用定向包围框(oriented bounding box)进行目标检测可以通过减少与背景区域的重叠来更好地定位有旋转倾斜的目标。现有的OBB方法大多是在水平包围框检测器(horizontal bounding box)上通过引入额外的角度尺度(通过距离损失进行优化)构建的。 但是,由于距离损失只将OBB的角度误差优化至最小,而且与IoU的相关性较松散,因此它对具有高长宽比的目标不敏感。 因此,本文提出了一种新的损失,即Pixels-IoU(PIoU)损失,以利用角度和IoU实现更精确的OBB回归。 PIoU损失是从IoU指标以像素的形式导出的,形式简单但适用于水平和定向包围框。为了证明其有效性,本文评估了ancho-based和anchor-free框架下使用PIoU损失的效果。实验结果表明,PIoU损失可以显著提高OBB检测器的性能,特别是在具有高长宽比和复杂背景的目标检测上。此外,现有的评估数据集不含有大量高长宽比目标,因此引入了新的数据集Retail50K,以鼓励大家应用OBB检测器来处理更加复杂的环境。

    01

    OpenCV中K-means源码解析

    参数说明: mat - 2D或N维矩阵,注:当前方法不支持具有4个以上通道的矩阵。 distType - 分布类型(RNG :: UNIFORM或RNG :: NORMAL)     a - 第一分布参数;在均匀分布的情况下,这是一个包含范围的下边界;在正态分布的情况下,这是一个平均值。     b - 第二分布参数;在均匀分布的情况下,这是一个非包含上边界,在正态分布的情况下,这是一个标准偏差(标准偏差矩阵或整个标准偏差矩阵的对角线)。 saturateRange - 预饱和标志;仅用于均匀分配;如果为true,则该方法将首先将a和b转换为可接受的值范围(根据mat数据类型),然后将生成在[saturate(a),saturate(b))范围内的均匀分布的随机数,如果saturateRange = false ,该方法将在原始范围[a,b)中生成均匀分布的随机数,然后将其saturate,这意味着,例如,RNG().fill(mat_8u,RNG :: UNIFORM,-DBL_MAX,DBL_MAX)将由于范围(0,255)显着小于[-DBL_MAX,DBL_MAX),因此可能会产生大多数填充有0和255的数组。

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