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rotation detection
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ICML
将旋转物体检测为高斯分布及其三维泛化
本文提出用高斯分布模型来检测旋转物体，通过使用 Kullback-Leibler 分布测度作为新的回归损失函数，能够有效提高检测性能，同时提出一种高效的基于高斯度量的标签分配策略。实验结果表明，这种方法在二维和三维图像中的性能优于其他方法。
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2 years ago
CVPR
密集标签编码用于无边界不连续旋转检测
本文提出了一种基于分类的旋转检测方法，采用两种密集编码标签替换了传统稀疏编码标签，配合损失重加权的策略，有效地提高了分类检测器的训练速度和检测准确率，适用于航拍图像、场景文本和面部等多种视觉应用。
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4 years ago
R3Det: 用于旋转目标的特征细化的改进单阶段检测器
本文提出了一种端到端的精调式单阶段旋转物体检测器，通过从粗粒度到细粒度的渐进式回归方法来快速准确检测多角度物体，并设计了特征细化模块和近似 SkewIoU 损失函数以提高检测精度。
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5 years ago
多任务旋转区域卷积神经网络用于任意方向船舶的位置检测和方向预测
该论文提出了一种基于多任务旋转区域卷积神经网络的全新检测模型，通过密集特征金字塔网络、自适应兴趣区域对齐、旋转边界框回归、驶向预测和旋转非极大值抑制等五个连续部分解决了应用场景的复杂性、检测区域的冗余性和密集船只检测的困难等主要障碍。在旋转
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6 years ago
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