論文の概要: LR-FPN: Enhancing Remote Sensing Object Detection with Location Refined Feature Pyramid Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01614v1
- Date: Tue, 2 Apr 2024 03:36:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-03 18:08:16.130318
- Title: LR-FPN: Enhancing Remote Sensing Object Detection with Location Refined Feature Pyramid Network
- Title（参考訳）: LR-FPN:位置修正型特徴ピラミッドネットワークによるリモートセンシング対象検出の実現
- Authors: Hanqian Li, Ruinan Zhang, Ye Pan, Junchi Ren, Fei Shen,
- Abstract要約: 浅い位置情報の抽出を促進するために,新しい位置改良型特徴ピラミッドネットワーク(LR-FPN)を提案する。
2つの大規模なリモートセンシングデータセットの実験により、提案したLR-FPNは最先端のオブジェクト検出手法よりも優れていることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.028685490378346
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Remote sensing target detection aims to identify and locate critical targets within remote sensing images, finding extensive applications in agriculture and urban planning. Feature pyramid networks (FPNs) are commonly used to extract multi-scale features. However, existing FPNs often overlook extracting low-level positional information and fine-grained context interaction. To address this, we propose a novel location refined feature pyramid network (LR-FPN) to enhance the extraction of shallow positional information and facilitate fine-grained context interaction. The LR-FPN consists of two primary modules: the shallow position information extraction module (SPIEM) and the contextual interaction module (CIM). Specifically, SPIEM first maximizes the retention of solid location information of the target by simultaneously extracting positional and saliency information from the low-level feature map. Subsequently, CIM injects this robust location information into different layers of the original FPN through spatial and channel interaction, explicitly enhancing the object area. Moreover, in spatial interaction, we introduce a simple local and non-local interaction strategy to learn and retain the saliency information of the object. Lastly, the LR-FPN can be readily integrated into common object detection frameworks to improve performance significantly. Extensive experiments on two large-scale remote sensing datasets (i.e., DOTAV1.0 and HRSC2016) demonstrate that the proposed LR-FPN is superior to state-of-the-art object detection approaches. Our code and models will be publicly available.
- Abstract（参考訳）: リモートセンシングターゲット検出は、リモートセンシング画像内の重要目標を特定し、特定することを目的としており、農業や都市計画に広く応用されている。
特徴ピラミッドネットワーク(FPN)は、マルチスケールの特徴を抽出するために一般的に用いられる。
しかし、既存のFPNは、低レベルの位置情報ときめ細かいコンテキスト相互作用を抽出するのを見落としていることが多い。
そこで本研究では,浅い位置情報を抽出し,きめ細かなコンテキスト相互作用を容易にするために,新しい位置改良型特徴ピラミッドネットワーク(LR-FPN)を提案する。
LR-FPNは、浅い位置情報抽出モジュール(SPIEM)と文脈相互作用モジュール(CIM)の2つの一次モジュールから構成される。
具体的には、SPIEMは、まず、低レベル特徴写像から位置情報と塩分情報を同時に抽出することにより、目標の固体位置情報の保持を最大化する。
その後、CIMは、空間的およびチャネル的相互作用を通じて、この堅牢な位置情報を元のFPNの異なる層に注入し、対象領域を明示的に拡張する。
さらに、空間的相互作用において、オブジェクトの正当性情報を学習し、保持するための単純な局所的および非局所的相互作用戦略を導入する。
最後に、LR-FPNは共通のオブジェクト検出フレームワークに容易に統合でき、性能を大幅に向上させることができる。
2つの大規模なリモートセンシングデータセット(DOTAV1.0とHRSC2016)に対する大規模な実験は、提案されたLR-FPNが最先端のオブジェクト検出アプローチよりも優れていることを示した。
私たちのコードとモデルは公開されます。
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