空中画像における指向オブジェクト検出のための回転高速R-CNN【JST・京大機械翻訳】

Yang Sheng; Pei Ziqiang; Zhou Feng; Wang Guoyou

文献

J-GLOBAL ID：202002255029276192 整理番号：20A2094633

空中画像における指向オブジェクト検出のための回転高速R-CNN【JST・京大機械翻訳】

Rotated Faster R-CNN for Oriented Object Detection in Aerial Images

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号： ICRSA 2020 ページ： 35-39 発行年： 2020年
JST資料番号： D0698C 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

物体検出はリモートセンシングの分野で広く用いられている。自然情景画像と異なり,衛星とUAVによって獲得した空中画像は,鳥視点から取られる。共通物体検出アルゴリズムは,指向ターゲットを検出する貧弱な性能に悩まされる。本論文では,任意の配向地上ターゲットを検出するための回転高速R-CNNを提案した。Faster R-CNNに基づいて,地上ターゲットのための配向境界ボックスを予測するために回帰ブランチを追加した。水平境界ボックスを予測する分岐を除去する代わりに,2つの分岐をマルチタスク問題として訓練し,提案アルゴリズムの精度を改善した。そして,平衡FPNを用いて,高分解能空中画像における小ターゲットを検出する性能を改善した。DOTAデータセットに関する実験を行った。著者らの方法は,mAP74.56とFPS13.0の競合結果を達成することができた。実験は,著者らのアルゴリズムが精度に関して以前のアルゴリズムより良い結果を示すことを証明した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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著者キーワード (3件)： , ,

図形・画像処理一般 , パターン認識 , リモートセンシング一般

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