論文の概要: Anchor Retouching via Model Interaction for Robust Object Detection in Aerial Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.06701v1
• Date: Mon, 13 Dec 2021 14:37:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-14 22:04:13.816829
• Title: Anchor Retouching via Model Interaction for Robust Object Detection in Aerial Images
• Title（参考訳）: 空中画像におけるロバスト物体検出のためのモデルインタラクションによるアンカーリタッチ
• Authors: Dong Liang, Qixiang Geng, Zongqi Wei, Dmitry A. Vorontsov, Ekaterina L. Kim, Mingqiang Wei and Huiyu Zhou
• Abstract要約: 本稿では,新しいトレーニングサンプルジェネレータを構築するために,動的拡張アンカー(DEA)ネットワークを提案する。 提案手法は,適度な推論速度とトレーニングの計算オーバーヘッドを伴って,最先端の性能を精度良く達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.404024559652534
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Object detection has made tremendous strides in computer vision. Small object detection with appearance degradation is a prominent challenge, especially for aerial observations. To collect sufficient positive/negative samples for heuristic training, most object detectors preset region anchors in order to calculate Intersection-over-Union (IoU) against the ground-truthed data. In this case, small objects are frequently abandoned or mislabeled. In this paper, we present an effective Dynamic Enhancement Anchor (DEA) network to construct a novel training sample generator. Different from the other state-of-the-art techniques, the proposed network leverages a sample discriminator to realize interactive sample screening between an anchor-based unit and an anchor-free unit to generate eligible samples. Besides, multi-task joint training with a conservative anchor-based inference scheme enhances the performance of the proposed model while reducing computational complexity. The proposed scheme supports both oriented and horizontal object detection tasks. Extensive experiments on two challenging aerial benchmarks (i.e., DOTA and HRSC2016) indicate that our method achieves state-of-the-art performance in accuracy with moderate inference speed and computational overhead for training. On DOTA, our DEA-Net which integrated with the baseline of RoI-Transformer surpasses the advanced method by 0.40% mean-Average-Precision (mAP) for oriented object detection with a weaker backbone network (ResNet-101 vs ResNet-152) and 3.08% mean-Average-Precision (mAP) for horizontal object detection with the same backbone. Besides, our DEA-Net which integrated with the baseline of ReDet achieves the state-of-the-art performance by 80.37%. On HRSC2016, it surpasses the previous best model by 1.1% using only 3 horizontal anchors.
• Abstract（参考訳）: 物体検出はコンピュータビジョンにおいて大きな進歩を遂げた。 外観劣化を伴う小型物体検出は、特に空中観測において顕著な課題である。 ヒューリスティックトレーニングのための十分な正・負のサンプルを収集するために、ほとんどの物体検出器は、接地されたデータに対してIoU(Intersection-over-Union)を計算するために領域アンカーをプリセットする。 この場合、小さな物体はしばしば放棄されるか、誤記される。 本稿では,新しいトレーニングサンプル生成装置を構築するために,動的拡張アンカー(DEA)ネットワークを提案する。 他の最先端技術とは違って,本ネットワークでは,アンカーベースユニットとアンカーフリーユニットとの対話型サンプルスクリーニングを実現するために,サンプル判別器を利用する。 さらに、保守的なアンカーベース推論スキームを用いたマルチタスク共同トレーニングにより、計算複雑性を低減しつつ、提案モデルの性能を向上させる。 提案手法はオブジェクト指向と水平物体検出の両方をサポートする。 2つの挑戦的航空ベンチマーク(DOTAとHRSC2016)の大規模な実験は、我々の手法が適度な推論速度と訓練のための計算オーバーヘッドで精度良く最先端の性能を達成することを示唆している。 DOTAでは、RoI-Transformerのベースラインと統合したDEA-Netが、より弱いバックボーンネットワーク(ResNet-101 vs ResNet-152)によるオブジェクト指向オブジェクト検出のための平均精度(mAP)と、同じバックボーンによる水平オブジェクト検出のための平均精度(mAP)を0.40%上回っている。 さらに,ReDetのベースラインと統合したDEA-Netでは,最先端のパフォーマンスが80.37%向上した。 hrsc2016では、従来のベストモデルを1.1%上回り、水平アンカーは3つしかない。

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