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旋转目标检测-白玉兰青年学者论坛
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白玉兰开源
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议题介绍

目前许多旋转检测算法都存在评估与损失不一致、边界不连续和类正方形检测等问题,从而导致检测模型在高精度检测中表现不鲁棒。对于评估与损失不一致问题,我们提出IoU-Smooth L1损失函数来近似不可微的旋转IoU损失,使得模型的学习和评估保持对齐。对于边界不连续问题,我们创新性地将角度回归问题转换成了分类问题,设计了一种循环平滑标签(CSL)从根本上消除了该问题。
此外,我们还把这个问题扩展到任意四边形,并提出了Modulated Loss予以解决。对于类正方形检测问题,我们基于CSL提出了角度密集编码(DCL)的标签结构,并通过引入一个对角度距离和长宽比都感知的权重来有效克服这个问题。此外,我们还设计了一种统一的优化方法GWD。GWD具有几个非常好的性质可以优雅地解决上述三个问题而不增加额外参数和计算量。最后,我们开源了一个支持多方法多数据集的旋转检测框架,并对上述算法做了相应的定量和定性分析。

讲师介绍

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杨学,上海交通大学人工智能研究院博士生, 上海交通大学吴文俊人工智能荣誉博士班成员, 指导老师是严骏驰副教授。主要研究兴趣集中于通用目标检测和旋转目标检测。目前以一作身份于CVPR、ICCV、ECCV、ICML、AAAI等会议或期刊发表论文5篇, google scholar引用已超过650, 其余信息详见个人主页https://yangxue0827.github.io/。

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