【论文阅读】遥感目标检测：船只检测

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Position Detection and Direction Prediction for Arbitrary-Oriented Ships via Multiscale Rotation Region Convolutional Neural Network

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论文地址：https://arxiv.org/abs/1806.04828

GitHub地址：https://github.com/yangxue0827/R2CNN_HEAD_FPN_Tensorflow

研究背景

• 遥感图像船只检测相对于其他类型目标的检测（飞机、土地、水系、植被），目标更加小且密集，且船只往往为倾斜状态。目标检测中的检测框包括水平检测框和旋转检测框两种。当船只密集时，水平框之间的冗余区域和重叠区域关联变大。
• 图片噪声干扰。
• 在检测框内包含太大的冗余区域会增大噪声，在采用NMS（非极大值抑制）之后会导致目标丢失。

算法框架

• 提出了一种新的端到端旋转检测框的目标检测算法。
• Dense FPN+ROI+旋转bounding box回归+prow diraction prediction（船头方向预测）+rotational NMS
• 特征提取（底层位置特征+高层语义特征）+选择bounding box+船头方向预测（简单有效，能提高准确率）+NMS约束