論文の概要: OSKDet: Towards Orientation-sensitive Keypoint Localization for Rotated Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.08697v1
• Date: Sun, 18 Apr 2021 03:40:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-20 13:54:52.054776
• Title: OSKDet: Towards Orientation-sensitive Keypoint Localization for Rotated Object Detection
• Title（参考訳）: OSKDet: 回転物体検出のための指向性キーポイント位置決め
• Authors: Dongchen Lu
• Abstract要約: オリエンテーション感度キーポイントに基づく回転検出器OSKDetを提案する。 ターゲットを特徴付けるキーポイントのセットを採用し、roi上のキーポイントヒートマップを予測して回転したターゲットを形成する。 DOTAは77.81%、HRSC2016は89.91%、UCAS-AODは97.18%である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Rotated object detection is a challenging issue of computer vision field. Loss of spatial information and confusion of parametric order have been the bottleneck for rotated detection accuracy. In this paper, we propose an orientation-sensitive keypoint based rotated detector OSKDet. We adopt a set of keypoints to characterize the target and predict the keypoint heatmap on ROI to form a rotated target. By proposing the orientation-sensitive heatmap, OSKDet could learn the shape and direction of rotated target implicitly and has stronger modeling capabilities for target representation, which improves the localization accuracy and acquires high quality detection results. To extract highly effective features at border areas, we design a rotation-aware deformable convolution module. Furthermore, we explore a new keypoint reorder algorithm and feature fusion module based on the angle distribution to eliminate the confusion of keypoint order. Experimental results on several public benchmarks show the state-of-the-art performance of OSKDet. Specifically, we achieve an AP of 77.81% on DOTA, 89.91% on HRSC2016, and 97.18% on UCAS-AOD, respectively.
• Abstract（参考訳）: 回転物体検出はコンピュータビジョン分野における課題である。 空間情報の損失とパラメトリック秩序の混乱は、回転検出精度のボトルネックとなっている。 本稿では,指向性キーポイントを用いた回転検出OSKDetを提案する。 ターゲットを特徴付けるキーポイントのセットを採用し、roi上のキーポイントヒートマップを予測して回転したターゲットを形成する。 向きに敏感なヒートマップを提案することで、OSKDetは回転対象の形状と方向を暗黙的に学習することができ、ターゲット表現のモデリング機能が強化され、ローカライゼーション精度が向上し、高品質な検出結果が得られる。 境界領域における高効率な特徴を抽出するために、回転対応変形可能な畳み込みモジュールを設計する。 さらに,キーポイント順序の混乱を解消するために,角度分布に基づく新しいキーポイント順序変更アルゴリズムと特徴融合モジュールについて検討した。 いくつかの公開ベンチマークの実験結果は、OSKDetの最先端性能を示している。 具体的には、DOTAが77.81%、HRSC2016が89.91%、UCAS-AODが97.18%である。

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