論文の概要: Oriented Bounding Boxes for Small and Freely Rotated Objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.11854v1
• Date: Sat, 24 Apr 2021 02:04:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-04-27 14:41:42.295121
• Title: Oriented Bounding Boxes for Small and Freely Rotated Objects
• Title（参考訳）: 小型・自由回転物体のための配向バウンディングボックス
• Authors: Mohsen Zand, Ali Etemad, and Michael Greenspan
• Abstract要約: 任意のサイズの自由回転物体を処理する新しい物体検出方法を提示する。 この方法は、グリッドセル位置におけるターゲットオブジェクトの特徴の正確な位置と向きを符号化する。 xView と DOTA データセットの評価から,提案手法は既存の最先端手法よりも一様に性能を向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.6997148655751895
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A novel object detection method is presented that handles freely rotated objects of arbitrary sizes, including tiny objects as small as $2\times 2$ pixels. Such tiny objects appear frequently in remotely sensed images, and present a challenge to recent object detection algorithms. More importantly, current object detection methods have been designed originally to accommodate axis-aligned bounding box detection, and therefore fail to accurately localize oriented boxes that best describe freely rotated objects. In contrast, the proposed CNN-based approach uses potential pixel information at multiple scale levels without the need for any external resources, such as anchor boxes.The method encodes the precise location and orientation of features of the target objects at grid cell locations. Unlike existing methods which regress the bounding box location and dimension,the proposed method learns all the required information by classification, which has the added benefit of enabling oriented bounding box detection without any extra computation. It thus infers the bounding boxes only at inference time by finding the minimum surrounding box for every set of the same predicted class labels. Moreover, a rotation-invariant feature representation is applied to each scale, which imposes a regularization constraint to enforce covering the 360 degree range of in-plane rotation of the training samples to share similar features. Evaluations on the xView and DOTA datasets show that the proposed method uniformly improves performance over existing state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 2\times 2$ピクセルの小さなオブジェクトを含む任意のサイズのオブジェクトを自由に回転させる新しいオブジェクト検出方法が提案されている。 このような小さな物体はリモートセンシング画像に頻繁に現れ、最近の物体検出アルゴリズムに挑戦する。 さらに重要なことは、現在のオブジェクト検出法はもともと軸方向のバウンディングボックス検出を許容するように設計されており、従って、回転するオブジェクトを最もよく記述する向きのボックスを正確にローカライズすることができない。 これとは対照的に,提案手法では,アンカーボックスなどの外部リソースを必要とせず,複数スケールの画素情報を用いて,グリッドセル位置における対象オブジェクトの特徴の正確な位置と向きを符号化する。 境界ボックスの位置と次元を回帰する既存の方法とは異なり、提案手法は、余分な計算をせずに、指向的境界ボックス検出を可能にするという利点を付加した、分類による全ての必要な情報を学習する。 これにより、予測されたクラスラベルの集合ごとに最小の周囲ボックスを見つけることで、推論時にのみ境界ボックスを推論する。 さらに、各スケールに回転不変の特徴表現を適用し、トレーニングサンプルの360度回転範囲をカバーするように正規化制約を課し、同様の特徴を共有する。 xView と DOTA データセットの評価は,提案手法が既存の最先端手法よりも一様に性能を向上させることを示す。

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