You Only Look Twice Rapid Multi-Scale Object Detection In Satellite Imagery下载

weixin_39821051 2019-10-06 04:30:24
CV中的目标物体识别进步非常快，但是想对卫星图像进行目标识别仍然困难重重。美国研究者就提出了一种方法——You Only Look Twice，能清晰地看到卫星图像中的汽车、飞机场上的飞机及建筑物，并开放了代码（见文末）。
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You Only Look Twice Rapid Multi-Scale Object Detection In.pdf
发表在CVR2018的YOLT算法，实现遥感图像的多尺度目标识别的论文pdf。 You Only Look Twice: Rapid Multi-Scale Object Detection In Satellite Imagery autho：Adam Van Eten
You Only Look Twice Rapid Multi-Scale Object Detection In Satellite Imagery
CV中的目标物体识别进步非常快，但是想对卫星图像进行目标识别仍然困难重重。美国研究者就提出了一种方法——You Only Look Twice，能清晰地看到卫星图像中的汽车、飞机场上的飞机及建筑物，并开放了代码（见文末）。
深度学习论文: You Only Look Twice: Rapid Multi-Scale Object Detection In Satellite Imagery及其PyTorch实现
You Only Look Twice: Rapid Multi-Scale Object Detection In Satellite Imagery PDF:https://arxiv.org/abs/1805.09512.pdf PyTorch: https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks Official :https://git...
YOLT(you only look twice): Rapid multi-scale object detection in satellite imagery(中文翻译simrdwn)
摘要 在大片图像中检测小物体是卫星图像分析的主要问题之一。虽然地面图像中的对象检测受益于对新深度学习方法的研究，但将此类技术过渡到高空图像并非易事。挑战之一是每幅图像的绝对像素数量和地理范围：单个 DigitalGlobe 卫星图像包含 > 64 km 2 和超过 2.5 亿像素。另一个挑战是感兴趣的对象很小（通常只有约 10 个像素），这使传统的计算机视觉技术变得复杂。为了解决这些问题，我们提出了一种YOLT（You Only Look Twice），以≥ 0.5 km 2 /s 的速率评估任意大小
【YOLT】《You Only Look Twice: Rapid Multi-Scale Object Detection In Satellite Imagery》
本文主要讲解了一篇基于yolo算法进行改进的高效卫星图像目标检测算法，主要针对高分辨率输入和密集小物体进行了优化。论文地址：https://arxiv.org/pdf/1805.09512.pdf代码地址：https://github.com/CosmiQ/yolt。
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