亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

A Rotating Object Detector with Convolutional Dynamic Adaptive Matching

计算机科学 卷积(计算机科学) 翻译(生物学) 适应性 探测器 旋转(数学) 人工智能 卷积神经网络 计算机视觉 算法 模式识别(心理学) 人工神经网络 电信 生态学 生物化学 化学 生物 信使核糖核酸 基因
作者
Leibo Yu,Yu Zhou,Xianglong Li,Shi-Quan Hu,Donglin Jing
出处
期刊:Applied sciences [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:14 (2): 633-633
标识
DOI:10.3390/app14020633
摘要

Standard convolution sliding along a fixed direction in common convolutional neural networks (CNNs) is inconsistent with the direction of aerial targets, making it difficult to effectively extract features with high-aspect-ratio and arbitrary directional targets. To this end, We have fully considered the dynamic adaptability of remote sensing (RS) detectors in feature extraction and the balance of sample gradients during training and designed a plug-and-play dynamic rotation convolution with an adaptive alignment function. Specifically, we design dynamic convolutions in the backbone network that can be closely coupled with the spatial features of aerial targets. We design a network that can capture the rotation angle of aerial targets and dynamically adjust the spatial sampling position of the convolution to reduce the difference between the convolution and the target in directional space. In order to improve the stability of the network, a gradient adaptive equalization loss function is designed during training. The loss function we designed strengthens the gradient of high-quality samples, dynamically balancing the gradients of samples of different qualities to achieve stable training of the network. Sufficient experiments were conducted on the DOTA, HRSC-2016, and UCAS-AOD datasets to demonstrate the effectiveness of the proposed method and to achieve an effective balance between complexity and accuracy.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
4秒前
l123完成签到,获得积分10
8秒前
CYC完成签到 ,获得积分10
11秒前
zhao完成签到 ,获得积分10
13秒前
脑洞疼应助l123采纳,获得10
16秒前
大个应助守仁则阳明采纳,获得10
19秒前
31秒前
木有完成签到 ,获得积分10
32秒前
32秒前
科研通AI5应助10 g采纳,获得10
35秒前
Zoe发布了新的文献求助30
35秒前
37秒前
Zoe完成签到,获得积分10
43秒前
糖伯虎完成签到 ,获得积分10
44秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
45秒前
47秒前
l123发布了新的文献求助10
51秒前
wys完成签到,获得积分10
57秒前
淡漠完成签到 ,获得积分10
59秒前
华仔应助守仁则阳明采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
liudy完成签到,获得积分10
1分钟前
852应助lf采纳,获得10
1分钟前
li发布了新的文献求助10
1分钟前
liudy发布了新的文献求助10
1分钟前
沉默白桃完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
li完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
Akim应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
小马甲应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
lf发布了新的文献求助10
1分钟前
明亮猫咪发布了新的文献求助10
1分钟前
orixero应助江洋大盗采纳,获得10
1分钟前
杨紫欣完成签到 ,获得积分10
1分钟前
早睡一哥完成签到,获得积分10
1分钟前
江洋大盗完成签到,获得积分10
1分钟前
英俊的铭应助柠栀采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3976608
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3520700
关于积分的说明 11204542
捐赠科研通 3257350
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798716
邀请新用户注册赠送积分活动 877881
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806613