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【24h】

Adaptive Anchor for Fast Object Detection in Aerial Image

机译：用于空中图像的快速物体检测的自适应锚

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Object detection in aerial images is an important task for many applications such as reconnaissance, surveillance, search, and rescue. At present, convolution neural network-based aerial image object detection algorithms mainly focus on rotation invariance and scale invariance, but ignore an important characteristic of the aerial image that the image captured height is an important prior knowledge. At the same captured height, the target has a clear scale range. In this letter, a scale-aware network is proposed to determine the scale of predefined anchors, which can effectively reduce the scale search range, reduce the risk of overfitting, and improve the detection accuracy and speed in aerial images. Experiments on the VisDrone data set show that the proposed method can not only improve the detection speed by 18% but also improve the average accuracy by 1.6%.
机译：空中图像中的对象检测是许多应用的重要任务，例如侦察，监视，搜索和救援。目前，基于卷积神经网络的航拍图像对象检测算法主要侧重于旋转不变性和缩放不变性，而是忽略图像捕获的高度是重要的先验知识的重要特征。在相同的捕获高度，目标具有明确的比例范围。在这封信中，提出了一种尺度意识的网络来确定预定义锚的比例，可以有效地降低刻度搜索范围，降低过度拟合的风险，提高空中图像中的检测精度和速度。 Vistrone数据集的实验表明，该方法不仅可以将检测速度提高18％，而且还提高了1.6％的平均精度。

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