論文の概要: Edge Based Oriented Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08265v1
• Date: Fri, 15 Sep 2023 09:19:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-18 15:13:27.671029
• Title: Edge Based Oriented Object Detection
• Title（参考訳）: エッジベース指向オブジェクト検出
• Authors: Jianghu Shen, Xiaojun Wu
• Abstract要約: 対象物の検出精度を高めるために,エッジ勾配に基づく一意な損失関数を提案する。 DOTAデータセットのmAP増加率は1.3%である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.075609633483248
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the field of remote sensing, we often utilize oriented bounding boxes (OBB) to bound the objects. This approach significantly reduces the overlap among dense detection boxes and minimizes the inclusion of background content within the bounding boxes. To enhance the detection accuracy of oriented objects, we propose a unique loss function based on edge gradients, inspired by the similarity measurement function used in template matching task. During this process, we address the issues of non-differentiability of the function and the semantic alignment between gradient vectors in ground truth (GT) boxes and predicted boxes (PB). Experimental results show that our proposed loss function achieves $0.6\%$ mAP improvement compared to the commonly used Smooth L1 loss in the baseline algorithm. Additionally, we design an edge-based self-attention module to encourage the detection network to focus more on the object edges. Leveraging these two innovations, we achieve a mAP increase of 1.3% on the DOTA dataset.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシングの分野では、オブジェクト指向バウンディングボックス(OBB)を使ってオブジェクトをバウンディングすることが多い。 このアプローチは、高密度検出ボックス間の重複を著しく低減し、バウンディングボックスにバックグラウンドコンテンツを含めることを最小化する。 オブジェクト指向物体の検出精度を高めるために,テンプレートマッチングタスクで使用される類似度測定関数に着想を得て,エッジ勾配に基づくユニークな損失関数を提案する。 この過程で,関数の非微分可能性の問題と,基底真理(GT)ボックスと予測ボックス(PB)における勾配ベクトル間の意味的アライメントに対処する。 実験の結果,提案した損失関数は,ベースラインアルゴリズムでよく用いられるSmooth L1損失と比較して0.6\%$ mAPの改善が得られた。 さらに,検出ネットワークが対象エッジにもっと集中するように,エッジベースのセルフアテンションモジュールを設計した。 これら2つのイノベーションを活用することで、DOTAデータセットでmAPが1.3%向上しました。

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