Sep, 2021

一种针对任意方向物体检测的通用高斯热图标签分配

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TL;DR本文提出了一种新的任意方向物体检测方法，称为 “广义高斯热力图标签分配法”，其中使用一种无锚盒对象适应标签分配策略，并开发了面向边界框的表示分量，设计了联合优化损失来改善 AOOD 性能。该方法适用于嵌入式平台上的轻型模型，具有低参数调整和时间成本。
arbitrary-oriented object detectionlabel assignment strategygeneral gaussian heatmap label assignmentoriented-bounding-box representationjoint-optimization loss
发现论文，激发创造
  • AO2-DETR：任意方向物体检测变形器

    文章提出了一种基于 Transformer 的 AOOD 框架，称为 AO2-DETR，包括三个组件：旋转提案生成机制、适应性旋转提案细化模块和旋转感知的集合匹配损失，使得直接集合预测任务更加简化、准确。在多个数据集上的实验证明该方法在 AOOD 任务上具有卓越的性能。

    May, 2022

  • SOOD++：利用无标签数据提升有向物体检测

    通过使用无标签数据提升目标检测器的半监督方法，我们提出了一种简单而有效的半监督定向目标检测方法 SOOD++，该方法在多方向对象和航拍图像方面获得了较好的结果。

    Jul, 2024

  • 任意方向目标检测的动态锚点学习

    提出了一种动态锚点学习方法（DAL），通过全新定义匹配度评估锚点的定位潜力，实现有效标签分配并动态选择高质量锚点以实现准确目标检测，结果表明该方法在远程感知数据集 HRSC2016、DOTA、UCAS-AOD 以及场景文本数据集 ICDAR 2015 上获得了较好的检测性能。

    Dec, 2020

  • 关于任意方向物体检测：基于分类方法的再探讨

    本文提出了一种将角度预测任务从回归问题转变为分类问题的方法，并使用设计的 “圆滑标签” 和 “密集编码标签” 来解决周期性和编码长度过大的问题，在三个大规模公共数据集上进行了实验验证，证明了该方法的有效性。

    Mar, 2020

  • 面向物体检测的无锚定位建议生成器

    本文提出了一种抛弃传统水平框架结构，利用 Coarse Location Module 生成初步的定位框，然后将其提炼为高质量的定向 proposals 的方法 ——Anchor-free Oriented Proposal Generator (AOPG)，并且在 DIOR_R, DOTA 和 HRSC2016 数据集上实现了 64.41%、75.24% 和 96.22% 的 mAP 准确率，这为解决遥感图像中的定向目标检测提供了一种新的方案。

    Oct, 2021

  • GOOD: 面向领域泛化定向目标检测

    提出了一种面向域通用的有向物体检测任务，利用对比语言 - 图像预训练 (CLIP) 进行风格幻化，通过旋转感知的内容一致性学习 (RAC) 和风格一致性学习 (SEC) 两个关键组件，实现了稳定的有向物体检测和泛化能力的提升。广泛的实验表明了该方法在多种跨域设置下的最先进性能。源代码将公开提供。

    Feb, 2024

  • 基于类别感知的高质量导向提案的动态标签分配

    该论文提出了基于复平面的有向检测框表示和三角误差损失函数，并构建了一个适用于复杂背景环境的有向对象检测模型，通过实验证明了该模型在有向对象检测方面的优越性能。

    Jul, 2024

  • G-Rep: 面向任意方向物体检测的高斯表示

    本文提出了一种称为 G-Rep 的统一高斯表示法，该法采用了高斯模型进行最优参数优化，可解决任意方向物体检测中由于特征不同引起的不准确性问题，该方法在多个公共数据集上均表现良好。

    May, 2022

  • 统一无监督图级异常检测和样本外检测：一个基准

    构建安全可靠的图机器学习系统，无监督的图级异常检测和无监督的图级离群检测在近年来受到了重视。为了弥合这两个研究方向之间的鸿沟，我们提出了一个统一的基准，将图级异常检测和图级离群检测统一到广义图级离群检测的概念下，并提供了一个包含 35 个数据集的综合评估框架，为 16 种代表性的无监督图级异常和离群检测方法的比较提供了便利。我们进行了多维分析，探索现有方法的有效性、泛化能力、鲁棒性和效率，并基于我们的见解提供了开源代码库，以促进可重复性研究，并概述了未来研究的潜在方向。

    Jun, 2024

  • SOOD：半监督定向物体检测

    本文提出了一种新型的半监督定向目标检测模型，通过两种损失函数来提供更好的监督，实现对航空场景中定向目标检测的有效探索，超越了现有的半监督目标检测方法，并在 DOTA-v1.5 基准测试中达到了更好的效果。

    Apr, 2023