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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.11
- 수록면
- 891 - 899 (9page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2020.20.0131
이용수
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Object detection in aerial images is an important task because it is used in various applications such as land management, disaster monitoring, national security, and map production, However, owing to the characteristics of aerial images, such as high resolution, data imbalance between classes, lack of data, and densely appearing objects, it is difficult to improve the performance even with the recent deep learning-based object detection models. To overcome these challenges, this paper proposes an uncertainty-based max-margin learning method and a data augmentation method based on attribute transformation specialized for aerial images. The superiority of the proposed methods based on a deep learning-based object detection model is revealed by it winning the aerial image object detection contest 2020.
목차
Abstract
I. 서론
II. 관련연구
III. 제안하는 방법
IV. 실험
V. 결론
REFERENCES
참고문헌 (35)
참고문헌 신청
W. Liu, D. Anguelov, D. Erhan, C. Szegedy, S. Reed, C.-Y. Fu, and A. C. Berg, “SSD: Single shot multibox detector,” European Conference on Computer Vision, vol. 9905 LNCS, pp. 21-37, 2016.
S. Ren, K. He, R. Girshick, and J. Sun, “Faster R-CNN: towards real-time object detection with region proposal networks,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 39, no. 6, pp. 1137-1149, 2016.
J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, and A. Farhadi, “You only look once: Unified, real-time object detection,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, vol. 2016- Decem, pp. 779-788, 2016.
J. Ding, N. Xue, Y. Long, G.-S. Xia, and Q. Lu, “Learning RoI transformer for oriented object detection in aerial images,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 2844- 2853, 2019.
Z. Zhang, W. Guo, S. Zhu, and W. Yu, “Toward arbitrary-oriented ship detection with rotated region proposal and discrimination networks,” IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 15, no. 11, pp. 1745-1749, 2018.
S. Ren, K. He, R. Girshick, and J. Sun, “Faster R-CNN: towards real-time object detection with region proposal networks,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 39, no. 6, pp. 1137-1149, 2016.
J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, and A. Farhadi, “You only look once: Unified, real-time object detection,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, vol. 2016- Decem, pp. 779-788, 2016.
J. Ding, N. Xue, Y. Long, G.-S. Xia, and Q. Lu, “Learning RoI transformer for oriented object detection in aerial images,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 2844- 2853, 2019.
Z. Zhang, W. Guo, S. Zhu, and W. Yu, “Toward arbitrary-oriented ship detection with rotated region proposal and discrimination networks,” IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 15, no. 11, pp. 1745-1749, 2018.
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