基于单阶段全卷积检测器的遥感图像形状自适应椭圆标签分配方法OA北大核心CSTPCD

基于无锚框的检测方法在目标检测领域中发展迅速。然而在遥感图像中,目标存在角度任意、密集排列以及形状差异大等难点,使得遥感图像的检测仍是一项挑战。为此,本文提出了基于单阶段全卷积检测器(FCOS)改进的无锚框检测方法。首先,为了挖掘更多潜在的高质量锚点,提出基于椭圆方程的形状自适应特征点采样方法。然后,为进一步降低边界低质量样本点的影响,提出椭圆中心度量方法,相较原有的中心度量方法提供更合理的权重。此外,针对分类与回归的不一致问题,提出交并比(IoU)联合指导策略,将椭圆中心度量与IoU得分相结合作为质量分数监督分类分支,进一步提升检测精度。在DOTA 1.0数据集上的平均精度达到了79.17%,优于现有多数无锚框检测算法。