論文の概要: CFC-Net: A Critical Feature Capturing Network for Arbitrary-Oriented Object Detection in Remote Sensing Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.06849v1
• Date: Mon, 18 Jan 2021 02:31:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-27 05:57:49.531855
• Title: CFC-Net: A Critical Feature Capturing Network for Arbitrary-Oriented Object Detection in Remote Sensing Images
• Title（参考訳）: CFC-Net:リモートセンシング画像における任意指向物体検出のための重要な特徴キャプチャネットワーク
• Authors: Qi Ming, Lingjuan Miao, Zhiqiang Zhou, Yunpeng Dong
• Abstract要約: 本稿では,物体検出における識別的特徴の役割について論じる。 次に,検出精度を向上させるために,cfc-net (critical feature capture network) を提案する。 本手法は多くの最先端手法と比較して優れた検出性能が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9462808515258465
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Object detection in optical remote sensing images is an important and challenging task. In recent years, the methods based on convolutional neural networks have made good progress. However, due to the large variation in object scale, aspect ratio, and arbitrary orientation, the detection performance is difficult to be further improved. In this paper, we discuss the role of discriminative features in object detection, and then propose a Critical Feature Capturing Network (CFC-Net) to improve detection accuracy from three aspects: building powerful feature representation, refining preset anchors, and optimizing label assignment. Specifically, we first decouple the classification and regression features, and then construct robust critical features adapted to the respective tasks through the Polarization Attention Module (PAM). With the extracted discriminative regression features, the Rotation Anchor Refinement Module (R-ARM) performs localization refinement on preset horizontal anchors to obtain superior rotation anchors. Next, the Dynamic Anchor Learning (DAL) strategy is given to adaptively select high-quality anchors based on their ability to capture critical features. The proposed framework creates more powerful semantic representations for objects in remote sensing images and achieves high-performance real-time object detection. Experimental results on three remote sensing datasets including HRSC2016, DOTA, and UCAS-AOD show that our method achieves superior detection performance compared with many state-of-the-art approaches. Code and models are available at https://github.com/ming71/CFC-Net.
• Abstract（参考訳）: 光リモートセンシング画像における物体検出は重要かつ困難な課題である。 近年,畳み込みニューラルネットワークに基づく手法が進歩している。 しかし, 物体スケール, アスペクト比, 任意の方向のばらつきが大きいため, 検出性能がさらに向上することは困難である。 本稿では,物体検出における識別的特徴の役割について検討し,特徴表現の構築,事前設定アンカーの改良,ラベル割り当ての最適化という3つの側面から検出精度を向上させるために,cfc-net (critical feature capture network) を提案する。 具体的には、まず分類と回帰の特徴を分離し、次に分極注意モジュール(pam)を介して各タスクに適応したロバストな重要な特徴を構築する。 抽出した識別回帰特性により、R-ARM(Rotation Anchor Refinement Module)は、予め設定された水平アンカーの局所化処理を行い、より優れたローテーションアンカーを得る。 次に、ダイナミックアンカー学習(DAL)戦略により、重要な特徴を捉える能力に基づいて、高品質なアンカーを適応的に選択する。 提案フレームワークは、リモートセンシング画像におけるオブジェクトのより強力なセマンティック表現を生成し、高性能なリアルタイムオブジェクト検出を実現する。 HRSC2016, DOTA, UCAS-AODの3つのリモートセンシングデータセットによる実験結果から, 本手法は多くの最先端手法と比較して優れた検出性能を示すことが示された。 コードとモデルはhttps://github.com/ming71/cfc-netで入手できる。

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