基于Two-Stage的目标检测算法综述

近年来,深度学习领域出现了许多优秀的算法,特别是Two-Stage（两阶段）目标检测模型R-CNN(Region-CNN)的产生,基本取代了传统目标检测算法,极大地提高了检测模型的综合性能。本文详细介绍了目前流行的Two-Stage算法,并对它们的流程、特点、效率以及优缺点等方面进行了综述,最后对目标检测领域存在的问题以及未来研究方向提出了建议。     

基于密集编码标签的遥感图像旋转目标检测算法

针对现有目标检测算法在遥感图像中检测精度低,容易漏检等问题,提出了一种遥感图像旋转目标检测算法,使用YOLOv5m作为基本框架。首先,使用环形平滑标签CSL(Circular Smooth Label,CSL)将角度回归预测转变为角度分类预测,解决回归预测中的角度周期性和边界可交换性的问题,提升检测精度。其次,使用密集编码标签(Densely Coded Label,DCL)替换稀疏编码标签,大幅减少预测层厚度,提升训练速度。实验表明,使用改进后的算法较基准算法mAP提升4.88%,模型训练速度与原模型速度基本相同,证明了算法的有效性。