Mar, 2024

探索卫星图像中的少样本目标检测的鲁棒特征

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TL;DR本文旨在使用仅有少量示例来进行卫星图像中的目标检测，从而使用户能够使用最少的注释来指定任何目标类。我们探讨了来自开放词汇检测和遥感领域的最新方法和思路。我们基于传统的两阶段架构开发了一个少样本目标检测器，其中分类块被基于原型的分类器替代。我们使用大规模预训练模型构建类参考嵌入或原型，并与区域建议内容进行标签预测。另外，我们提出在可用的训练图像上微调原型，以提高性能并学习类似类别之间的差异，例如飞机类型。我们对包含具有挑战性和罕见对象的两个遥感数据集进行了广泛评估。此外，我们研究了视觉和图像文本特征的性能，即 DINOv2 和 CLIP，包括专门针对遥感应用的两个 CLIP 模型。结果表明，视觉特征在很大程度上优于视觉语言模型，因为后者缺乏必要的领域特定词汇。最后，尽管训练参数很少，但开发的检测器在 SIMD 和 DIOR 数据集上表现出优于全监督和少样本方法的性能。
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发现论文，激发创造
  • 遥感图像中的少样本目标检测

    本文介绍了一种基于少样本学习的遥感影像目标检测方法，主要由元特征提取器、自适应权重分配模块和边界框预测模块组成，实现了在较少标注数据情况下，在遥感影像上的目标检测，表现优于其他基线模型。

    Jun, 2020

  • 使用表征学习进行少样本航空图像物体检测的经验反馈

    本文提出了一种基于 Faster R-CNN 及特征学习的几类物体检测方法，采用基于原型网络的方法，在线适应新类别，并使用嵌入向量与类别原型之间的距离确定对应分类得分。该方法在 DOTA 数据集上进行了评估，强调了特征学习对几类目标检测任务的应用潜力和局限性。

    Sep, 2021

  • 遥感中的小样本目标检测：解除不完全注释的新颖目标的诅咒

    提出了一种基于自我训练的少样本目标检测 (ST-FSOD) 方法，通过引入自我训练机制和学生 - 教师机制，在少样本细调过程中发现未标注的新对象，并在训练过程中考虑它们。实验结果表明，该方法在各种少样本目标检测设置中优于现有技术。

    Sep, 2023

  • 基於知識轉移的少樣本物體檢測

    本文提出了一种基于少量样本和元学习的物体检测方法，使用原型知识转移和基于图的显式先验知识，验证了该方法在 PASCAL VOC 数据集上的有效性。

    Aug, 2020

  • InfRS：遥感图像中的增量式少样本目标检测

    该研究探讨了在遥感图像中的增量式小样本目标检测任务，并介绍了一种名为 InfRS 的创新微调技术，以便在保持基类性能的同时，利用有限的示例进行增量学习，并生成代表数据固有特征的类别原型，进而解决遥感图像中的增量式小样本目标检测问题。

    May, 2024

  • 光学遥感图像物体检测综述

    本文是关于光学遥感图像中物体检测的文献综述，涵盖目标检测的众多方法，包括基于模板匹配、基于知识、机器学习等，同时讨论现有研究的挑战并提出两个有潜在发展的研究方向，即基于深度学习的特征表示和基于弱监督学习的地理空间目标检测。

    Mar, 2016

  • 使用 CLIP 引导的 StyleGAN 实现即时目标检测

    利用现代生成模型和多模态学习的组合潜能，本研究提出了一种完全自动化的框架，可对卫星图像上的目标进行检测。我们利用 CLIP（Contrastive Language-Image Pre-Training）的能力来将图像特征与文本描述相关联，并识别生成器网络中的神经元以构建即时目标检测器。

    Oct, 2022

  • RemoteCLIP: 远程感知的视觉语言基础模型

    RemoteCLIP 是第一个用于遥感领域的视觉 - 语言基础模型，利用数据扩充和转换方法进行预训练，可用于零样本分类、图像文本检索和物体计数等任务，并在 16 个数据集上均优于基线模型。

    Jun, 2023

  • FlightScope: 卫星图像中飞机检测算法的深度综合评估

    评估和比较适用于识别卫星图像中飞机的一套先进目标检测算法，并使用 HRPlanesV2 数据集和 GDIT 数据集进行验证，研究表明 YOLOv5 是特定情况下从遥感数据中识别飞机的最佳模型，具有高精度和适应性。

    Apr, 2024

  • 增强的少样本目标检测的改进区域建议网络

    我们开发了一种半监督算法，通过检测和利用未标记的新颖对象来改善少样本目标检测的性能。我们的方法使用层次化三元分类算法以区分这些对象，并通过改善区域提议网络的感知能力来提高目标检测模型对大型对象的检测性能。实验结果表明，我们的方法是有效的，并且优于现有的少样本目标检测方法。

    Aug, 2023