Coarse-grained Density Map Guided Object Detection in Aerial Images
没找到开源代码
简介：
航拍图像中的目标检测具有挑战性，原因至少有两个：（1）相对于高分辨率的航空图像，大多数目标都是小尺度的；（2）目标位置分布不均匀，使得检测效率低下。
针对上述两个问题，本文提出了一种新的网络，即粗粒度密度图网络（CDMNet）来解决这些问题。具体来说，作者将密度映射格式化为粗粒度的形式，并设计了一个轻量级的双任务密度估计网络。
粗粒度的密度图不仅可以描述对象的分布，还可以聚类对象，以量化规模和减少计算。
此外，作者还提出了一种由密度映射引导的聚类区域生成算法，将输入的图像裁剪成多个子区域，表示聚类，其中对象在合理的尺度上进行调整。
作者还改进了马赛克数据增强，以缓解训练过程中的前景背景和类别不平衡问题。