طريقة الكشف الدقيق عن أهداف صور الاستشعار عن بُعد القائمة على رأس تصنيف مزدوج

  • role: First author第一作者
  • Affiliation:

    School of Electronic Information, Hunan First Normal University, Changsha 410205, China

  • Email:0201zhangfeng@163.com
  • Introduction:E-mail0201zhangfeng@163.com
ZHANG Feng1,  
  • role: Corresponding author通信作者
  • Affiliation:

    School of Electronic Information, Hunan First Normal University, Changsha 410205, China

    College of Artificial Intelligence and Software, Nanning University, Nanning 530299, China

  • Email:tengshuhua1979@sohu.com
  • Introduction:E-mailtengshuhua1979@sohu.com
TENG Shuhua12*,  
  • Affiliation:

    Hunan Normal University of Medicine, Changsha 410081, China

HAN Xing3,  
  • Affiliation:

    College of Electronic Science and Technology, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China

WANG Yingqian4,  
  • Affiliation:

    College of Electronic Science and Technology, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China

WANG Xueying4

ملخص

لقد أدى توفر صور الاستشعار عن بُعد عالية الدقة إلى تعزيز مجال الكشف الدقيق عن الأهداف في صور الاستشعار عن بُعد، وهو اتجاه بحثي هام في مجالي الاستشعار عن بُعد والرؤية الحاسوبية. لمعالجة المشاكل في الكشف الدقيق عن الأهداف في صور الاستشعار عن بُعد مثل الاستفادة غير الكافية من البيانات المتشابهة، وتأثير العلامات الخاطئة على دقة النموذج، وصعوبة التمييز بين الفئات المتشابهة، قدم هذا البحث طريقة للكشف الدقيق عن الأهداف في صور الاستشعار عن بُعد تعتمد على رأس تصنيف مزدوج. أولاً، لمعالجة مشكلة عدم القدرة على الاستفادة الفعالة من البيانات المتشابهة، اقترح رأس تصنيف مزدوج حيث يتم تدريب كل رأس تصنيف على مجموعة بيانات مختلفة، مما يسمح للبيانات المتشابهة ذات تعريف الفئة المختلف بالمشاركة في التدريب، مما يحسن بشكل كبير دقة النموذج. ثانياً، لمعالجة مشكلة ضوضاء العلامات التدريبية، صمم طريقة تصفية للعلامات الخاطئة تعتمد على التنبؤ لتقليل تأثير العلامات الخاطئة على تدريب النموذج. أخيراً، لمشكلة التفاوت الكبير داخل الفئة والتشابه الكبير بين الفئات في الكشف الدقيق عن الأهداف، تم تعريف خسارة التقاطع الهامشية (Margin Cross-Entropy)، التي تعزز دقة النموذج من خلال توسيع حدود التصنيف. أظهرت التجارب على مجموعة بيانات مسابقة الكشف الدقيق عن أهداف الاستشعار عن بُعد وبيانات FAIR1M أن الطريقة المقترحة حسنت بشكل ملحوظ دقة ومتانة الكشف الدقيق عن أهداف الصور الاستشعار عن بُعد. الشيفرة مفتوحة المصدر على https://github.com/zf020114/DCH.

مفهوم

الاستشعار عن بُعد;التعلم العميق;الكشف الدقيق عن الأهداف;الكشف الموجه عن الأهداف;رأس تصنيف مزدوج;تصفية العلامات الخاطئة;خسارة التقاطع الهامشية

References

  1. 1.
    Deng J K, Guo J, Xue N N and Zafeiriou S. 2019. ArcFace: additive angular margin loss for deep face recognition//Proceedings of the 2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). Long Beach: IEEE: 4685-4694
  2. 2.
    Ding J, Xue N, Long Y, Xia G S and Lu Q K. 2018. Learning RoI transformer for oriented object detection in aerial images//Proceedings of the 2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). Long Beach: IEEE: 2844-2853
  3. 3.
    Han B, Yao Q M, Yu X R, Niu G, Xu M, Hu W H, Tsang I W and Sugiyama M. 2018. Co-teaching: robust training of deep neural networks with extremely noisy labels//Proceedings of the Proceedings of the 32nd International Conference on Neural Information Processing Systems. Montréal: Curran Associates Inc.: 8536-8546
  4. 4.
    Han J M, Ding J, Xue N and Xia G S. 2021a. ReDet: a rotation-equivariant detector for aerial object detection//Proceedings of the 2021 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Nashville: IEEE: 2785-2794
  5. 5.
    Han J M, Ding J, Li J and Xia G S. 2021b. Align deep features for oriented object detection. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 60: 5602511
  6. 6.
    Han Y Q, Yang X Y, Pu T and Peng Z M. 2022. Fine-grained recognition for oriented ship against complex scenes in optical remote sensing images. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 60: 5612318
  7. 7.
    Hu Z B, Gao K, Zhang X D, Wang J W, Wang H and Han J W. 2022. Probability differential-based class label noise purification for object detection in aerial images. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 19: 6509705
  8. 8.
    Jiang Y Y, Zhu X Y, Wang X B, Yang S L, Li W, Wang H, Fu P and Luo Z B. 2018. R2CNN: rotational region CNN for arbitrarily-oriented scene text detection//Proceedings of the 24th International Conference on Pattern Recognition. Beijing: IEEE: 3610-3615
  9. 9.
    Li D R, Wang M, Shen X and Dong Z P. 2017. From earth observation satellite to earth observation brain. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 42(2): 143-149
  10. 10.
    Li K, Wan G, Cheng G, Meng L Q and Han J W. 2020. Object detection in optical remote sensing images: a survey and a new benchmark. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 159: 296-307
  11. 11.
    Li W T, Chen Y J, Hu K X and Zhu J K. 2022. Oriented RepPoints for aerial object detection//Proceedings of the 2022 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. New Orleans: IEEE: 1819-1828
  12. 12.
    Li Y X, Hou Q B, Zheng Z H, Chen M M, Yang J and Li X. 2023. Large selective kernel network for remote sensing object detection//Proceedings of the 2023 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV). Paris: IEEE: 16748-16759
  13. 13.
    Luo H L and Chen H K. 2020. Survey of object detection based on deep learning. Acta Electronica Sinica, 48(6): 1230-1239
  14. 14.
    Ma J Q, Shao W Y, Ye H, Wang L, Wang H, Zheng Y B and Xue X Y. 2018. Arbitrary-oriented scene text detection via rotation proposals. IEEE Transactions on Multimedia, 20(11): 3111-3122
  15. 15.
    Pu Y F, Wang Y R, Xia Z F, Han Y Z, Wang Y L, Gan W H, Wang Z D, Song S J and Huang G. 2023. Adaptive rotated convolution for rotated object detection//Proceedings of the 2023 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV). Paris: IEEE: 6566-6577
  16. 16.
    Ren S Q, He K M, Girshick R and Sun J. 2015. Faster R-CNN: towards real-time object detection with region proposal networks//Proceedings of the 29th International Conference on Neural Information Processing Systems. Montreal: MIT Press: 91-99
  17. 17.
    Sun X, Wang P J, Yan Z Y, Xu F, Wang R P, Diao W H, Chen J, Li J H, Feng Y C, Xu T, Weinmann M, Hinz S, Wang C and Fu K. 2022. FAIR1m: a benchmark dataset for fine-grained object recognition in high-resolution remote sensing imagery. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 184: 116-130
  18. 18.
    Wang Y S, Ma X J, Chen Z Y, Luo Y, Yi J F and Bailey J. 2019. Symmetric cross entropy for robust learning with noisy labels//Proceedings of the 2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV). Seoul: IEEE: 322-330
  19. 19.
    Xia G S, Bai X, Ding J, Zhu Z, Belongie S, Luo J B, Datcu M, Pelillo M and Zhang L P. 2018. DOTA: a large-scale dataset for object detection in aerial images//Proceedings of the 2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Salt Lake City: IEEE: 3974-3983
  20. 20.
    Xiao J S, Zhang S H, Chen Y H, Wang Y F and Yang L H. 2022. Remote sensing image object detection based on bidirectional feature fusion and feature selection. Acta Electronica Sinica, 50(2): 267-272
  21. 21.
    Xie X X, Cheng G, Wang J B, Yao X W and Han J W. 2021. Oriented R-CNN for object detection//Proceedings of the 2021 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision. Montreal: IEEE: 3500-3509
  22. 22.
    Xu Y C, Fu M T, Wang Q M, Wang Y K, Chen K, Xia G S and Bai X. 2021. Gliding vertex on the horizontal bounding box for multi-oriented object detection. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 43(4): 1452-1459
  23. 23.
    Yang X, Yan J C, Feng Z M and He T. 2019. R3Det: refined single-stage detector with feature refinement for rotating object//Proceedings of the 39th AAAI Conference on Artificial Intelligence. Washington: AAAI Press: 3163-3171
  24. 24.
    Yao Y Q, Cheng G, Xie X X and Han J W. 2021. Optical remote sensing image object detection based on multi-resolution feature fusion. National Remote Sensing Bulletin, 25(5): 1124-1137
  25. 25.
    Yi J R, Wu P X, Liu B, Huang Q Y, Qu H and Metaxas D. 2021. Oriented object detection in aerial images with box boundary-aware vectors//Proceedings of the 2021 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision. Waikoloa: IEEE: 2149-2158
  26. 26.
    Yu H T, Tian Y J, Ye Q X and Liu Y F. 2024. Spatial transform decoupling for oriented object detection//Proceedings of the 39th AAAI Conference on Artificial Intelligence. Vancouver: AAAI Press: 6782-6790
  27. 27.
    Yu X R, Han B, Yao J C, Niu G, Tsang I and Sugiyama M. 2019. How does disagreement help generalization against label corruption,Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning. Long Beach: PMLR: 7164-7173
  28. 28.
    Zhang F, Wang X Y, Zhou S L and Wang Y Q. 2021. DARDet: a dense anchor-free rotated object detector in aerial images. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 19: 8024305
  29. 29.
    Zhang H, Li F, Liu S L, Zhang L, Su H, Zhu J, Ni L M and Shum H Y. 2023. DINO: DETR with improved denoising anchor boxes for end-to-end object detection Proceedings of the International Conference on Learning Representations(ICLR) Kigali City [DOI: 10.48550/arXiv.2203.03605] Zhang L, Zhang Y S, Yu Y, Ma Y Z and Jiang H G. 2022. Survey on object detection in tilting box for remote sensing images. National Remote Sensing Bulletin, 26(9): 1723-1743
  30. 30.
    Zhang S, Li S S, Wei G F, Zhang X N and Gao J W. 2022. Refined multi-scale feature-oriented object detection of the remote sensing images. National Remote Sensing Bulletin, 26(12): 2616-2628
  31. 31.
    Zhang Z L and Sabuncu M R. 2018. Generalized cross entropy loss for training deep neural networks with noisy labels//Proceedings of the 32nd International Conference on Neural Information Processing Systems. Montréal: Curran Associates Inc.: 8792-8802
  32. 32.
    Zhao P B, Qu Z S, Bu Y J, Tan W M and Guan Q Y. 2021. PolarDet: a fast, more precise detector for rotated target in aerial images. International Journal of Remote Sensing, 42(15): 5831-5861
  33. 33.
    Zhao Z Y, Xue Q L, He Y H, Bai Y F, Wei X and Gong Y H. 2024. Projecting points to axes: oriented object detection via point-axis representation//Proceedings of the 18th European Conference on Computer Vision–ECCV 2024. Milan: Springer: 161-179
  34. 34.
    Zhou X Y, Wang D Q and Krähenbühl P. 2019. Objects as points. arXiv preprint arXiv: 1904.07850

قراءة النص الكامل

The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website