Mar, 2023

ARS-DETR：基于 Transformer 的长宽比敏感型有向物体检测

PDF
TL;DR本文提出了一种名为 ARS-DETR 的纵横比感知的方向对象检测器，其中提出了一种新的角度分类方法 AR-CSL，设计了一个旋转可变形注意力模块来消除区域特征和采样点之间的不对齐，采用一个根据纵横比实施的动态权重系数来计算角度损失，并在多个具有挑战性的数据集上经过全面实验，表明我们的方法在高精度定向目标检测任务中具有竞争性能。
oriented object detectionap$_{75}$aspect ratio sensitive oriented object detectorangle classificationrotated deformable attention module
发现论文，激发创造
  • 基于 Transformer 的目标检测

    本文提出基于 Transformer 的新方法 O²DETR，实现了复杂的有方向物体检测，无需旋转锚点，其性能表现明显优于 Faster R-CNN 和 RetinaNet。

    Jun, 2021

  • RotaTR：稠密和旋转物体的检测变换器

    利用旋转敏感形变注意力来增强 DETR 在面向检测任务中对旋转目标的检测能力，进而提出了旋转物体检测 Transformer（RotaTR）作为 DETR 的扩展模型，相比原始 DETR，在检测密集和旋转对象方面显示出巨大优势，并与现有最先进的模型相比取得了竞争性的结果。

    Dec, 2023

  • 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

  • DARDet：一种用于航拍图像中稠密无锚点旋转物体检测的算法

    本文提出了一种基于密集无锚点的旋转目标检测器 (DARDet)，直接预测特征映射中每个前景像素的旋转框的五个参数，同时设计了一个新的对齐卷积模块来提取对齐的特征，并引入 PIoU loss 进行精确和稳定的回归。在三个常用的航空目标数据集 (DOTA，HRSC2016 和 UCAS-AOD) 上取得了最先进的性能，同时保持高效率。

    Oct, 2021

  • 高质量物体检测的 Rank-DETR

    引入一种基于等级的 DETR 目标检测器 Rank-DETR，通过一系列等级化设计，包括等级化架构设计和损失函数设计，提高了准确性和定位精度，并成功应用于最新的 SOTA 方法，展示了其有效性。

    Oct, 2023

  • 度量对齐样本选择和关键特征抽取在方向目标检测中的应用

    本文提出了一种解决精细定向目标检测问题的方法，在形状和旋转特征下动态地选择样本，并使用关键特征提取模块和自适应的平滑 L1 损失函数来提高分类和定位的一致性，并在四个旋转目标检测数据集上展示了目标检测器的最先进性能。

    Jun, 2023

  • ReDet：一种面向航空目标检测的旋转等变检测器

    本文提出了一种旋转等变探测器（ReDet），它可以准确地预测方向并且具有巨大的模型尺寸减小，同时在 RoI 对齐上具有旋转不变性。在多个具有挑战性的航空影像数据集上，与以前的最佳结果相比，ReDet 的实验结果更好，同时可以降低 60％的参数（313 Mb 与 121 Mb）。

    Mar, 2021

  • Deformable DETR：可变形 Transformer 完整目标检测

    Deformable DETR 提出了一种改进的 Transformer 注意力模块，只关注于围绕参考点的一小集采样点，能够更好地实现物体检测，尤其是在小物体上，并在 COCO 基准测试上得到了有效的实验结果。

    Oct, 2020

  • PolarDet: 一种用于航拍图像中旋转目标的快速、更精确的检测器

    本文提出了一种基于极坐标表示法、利用亚像素中心语义结构的快速高精度一阶段物体检测算法 ——PolarDet，其在航拍图像的物体检测任务上取得了几乎所有 SOTA 性能，并在 UCAS-AOD 数据集上取得最佳表现和最快速度（32fps）。

    Oct, 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