論文の概要: MRDet: A Multi-Head Network for Accurate Oriented Object Detection in Aerial Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.13135v1
• Date: Thu, 24 Dec 2020 06:36:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-25 08:15:46.885219
• Title: MRDet: A Multi-Head Network for Accurate Oriented Object Detection in Aerial Images
• Title（参考訳）: MRDet:空中画像の高精度オブジェクト指向物体検出のためのマルチヘッドネットワーク
• Authors: Ran Qin and Qingjie Liu and Guangshuai Gao and Di Huang and Yunhong Wang
• Abstract要約: 水平アンカーから変換された指向性提案を生成するために、任意指向領域提案ネットワーク(AO-RPN)を提案する。 正確なバウンディングボックスを得るために,検出タスクを複数のサブタスクに分離し,マルチヘッドネットワークを提案する。 各ヘッドは、対応するタスクに最適な特徴を学習するために特別に設計されており、ネットワークがオブジェクトを正確に検出することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.227489316673484
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Objects in aerial images usually have arbitrary orientations and are densely located over the ground, making them extremely challenge to be detected. Many recently developed methods attempt to solve these issues by estimating an extra orientation parameter and placing dense anchors, which will result in high model complexity and computational costs. In this paper, we propose an arbitrary-oriented region proposal network (AO-RPN) to generate oriented proposals transformed from horizontal anchors. The AO-RPN is very efficient with only a few amounts of parameters increase than the original RPN. Furthermore, to obtain accurate bounding boxes, we decouple the detection task into multiple subtasks and propose a multi-head network to accomplish them. Each head is specially designed to learn the features optimal for the corresponding task, which allows our network to detect objects accurately. We name it MRDet short for Multi-head Rotated object Detector for convenience. We test the proposed MRDet on two challenging benchmarks, i.e., DOTA and HRSC2016, and compare it with several state-of-the-art methods. Our method achieves very promising results which clearly demonstrate its effectiveness.
• Abstract（参考訳）: 空中画像の物体は通常任意の向きを持ち、地上に密集しているため、検出は非常に困難である。 最近開発された多くの手法は、余分な配向パラメータを推定し、密度の高いアンカーを配置することでこれらの問題を解こうとしている。 本稿では、水平アンカーから変換された指向性提案を生成するために、任意指向領域提案ネットワーク(AO-RPN)を提案する。 AO-RPNは非常に効率的で、元のRPNよりも少数のパラメータしか増加しない。 さらに,検出タスクを複数のサブタスクに分離し,その処理を行うマルチヘッドネットワークを提案する。 各ヘッドは、対応するタスクに最適な特徴を学習するために特別に設計されており、ネットワークがオブジェクトを正確に検出することができる。 MRDet (Multi-head Rotated Object Detector) と略記する。 提案したMDDetをDOTAとHRSC2016という2つの挑戦的なベンチマークでテストし、最先端の手法と比較した。 提案手法は,その有効性を示す非常に有望な結果が得られる。

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