基于向量叉乘标签分配的遥感图像目标检测算法OA北大核心CSTPCD

近年来遥感图像目标检测受到了广泛的关注,主流的遥感图像目标检测器通过预设锚框与真实框之间的交并比(IoU)进行正负样本的划分。为了解决基于IoU的标签分配方法在遥感图像小而密集目标中存在复检和漏检的问题,本文提出了一种基于向量叉乘标签分配的遥感图像目标检测算法YOLOXR。首先,提出了一种标签粗分配策略,通过向量叉乘的方法判断特征图的像素点是否在旋转目标内或者目标中心点附近的旋转正方形框内,从而确定其是否为候选正样本。其次,为了降低边缘低质量候选正样本对标签分配的影响,提出了旋转中心度量方法,通过向量叉乘判断像素点距离中心点的远近程度进而赋予不同的权重。最后,基于最优传输的方法(sim OTA)选取真实框和样本点的最优匹配对,使得总体代价最小,进而为旋转目标分配合适的标签。此外,为了解决旋转IoU损失不可导以及Smooth L1损失难以权衡旋转框各个参数的问题,通过计算真实框和预测框二维高斯分布的Kullback-Leibler散度(KLD)来替代IoU。在公开的遥感图像目标检测数据DOTA、HRSC 2016和UCAS-AOD上的大量实验表明,所提方法优于目前绝大多数旋转目标检测算法。