FRDet:一种基于候选框特征修正的多方向遥感目标快速检测方法

摘要

在遥感图像的目标检测任务中,为了能更加准确地定位目标,现有的基于候选框特征提取的one-stage检测方法是在每个空间位置上,充分预设多个候选框从而覆盖住待检测目标,然而这会造成one-stage检测方法计算复杂度的大幅提升.本文提出一种基于候选框特征修正的多方向遥感目标检测方法.在该方法中,特征图的每个位置仅预设一个候选框,通过回归学习进行特征修正后得到的候选框替换掉原始的框,再由one-stage检测方法的分类层和回归层分别进行识别和定位.所提方法采用Mobilenetv2作为检测网络的基本结构,在DOTA数据集上飞机的检测率可达96.8％,虚警率为6.7％,mAP值达0.87,并且具有完全的实时结果,超过了SSD、YOLOv3等所有基于候选框特征提取的的遥感图像检测方法.由于本文方法巧妙地避开了候选框的宽高比和尺度的先验设计,因此本文方法很容易应用于其他类似的检测任务中,即插即用,具有很强的任务适应性.