航空遥感目标检测专题(8)
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发布时间：2024-12-07 06:01
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时间：2024-12-07 07:00
航空遥感领域的极小目标检测一直是研究焦点。本文，我们将深入探讨系列文章的第八篇，标题为“Tiny Object Detection in Aerial Images (2021 ICPR)”。
文章主要关注于在航空图像中精准检测极小目标，为此，作者构建了AI-TOD数据集，包含28,036幅图像，700,621个实例，目标尺寸仅为12.8像素。该数据集独特之处在于目标尺寸小，且类别平衡存在挑战。AI-TOD由DOTA_V1.5、xView等公开数据集经过精心挑选和处理生成，其特点是目标数量丰富，一幅图像可包含多达2,667个目标，且目标尺寸分布集中在12像素左右。
为了提升极小目标检测，作者提出了M-CenterNet，一个基于多中心点的学习网络，它能够定位并估计目标的偏置和尺度。M-CenterNet与原始CenterNet不同，通过采用多个中心点设计，增强了定位精度，尤其是在处理极小偏差时。实验部分，AI-TOD数据集和评价指标oLRP被用于验证M-CenterNet的性能。
尽管AI-TOD为极小目标检测带来了显著提升，但IOU对预测边界框的敏感性仍为后续研究留下了空间。总的来说，这一系列工作为航空遥感极小目标检测领域提供了新的挑战与机遇，为后续的研究指明了方向。
