Adaptives Periodisches Einbetten zur Darstellung von Orientierten Objekten in Luftbildern

Wir schlagen eine neue Methode zur Darstellung von orientierten Objekten in Luftbildern vor, die Adaptive Periodische Einbettung (Adaptive Period Embedding, APE) genannt wird. Während traditionelle Objekterkennungsverfahren Objekte durch horizontale Begrenzungsrahmen darstellen, sind die Objekte in Luftbildern oft orientiert. Die Berechnung des Winkels der Objekte stellt weiterhin eine Herausforderung dar. Fast alle bisherigen Detektoren für Luftbilder regredieren den Winkel der Objekte direkt, wobei sie komplexe Regeln zur Winkelberechnung verwenden und ihre Leistung durch die Regelgestaltung begrenzt ist. Im Gegensatz dazu basiert unsere Methode auf der Winkelperiodizität orientierter Objekte. Der Winkel wird durch zwei zweidimensionale periodische Vektoren dargestellt, deren Perioden unterschiedlich sind; diese Vektoren bleiben bei Formänderungen stetig. Die Regel zur Generierung der Labels ist im Vergleich zu früheren Methoden einfacher und plausibler. Das vorgeschlagene Verfahren ist allgemein und kann auf andere orientierte Detektoren angewendet werden.Darüber hinaus schlagen wir eine neue Methode zur Berechnung des IoU (Intersection over Union) für lange Objekte vor, die als längeunabhängiges IoU (Length Independent IoU, LIIoU) bezeichnet wird. Wir schneiden einen Teil der langen Seite des Zielfeldes ab, um den maximalen IoU zwischen dem vorgeschlagenen Feld und dem abgeschnittenen Zielfeld zu erhalten. Dadurch haben einige lange Felder entsprechende positive Beispiele. Unsere Methode erreichte den ersten Platz beim DOAI2019-Wettbewerb Aufgabe 1 (orientierte Objekte), der im Rahmen des Workshops "Detecting Objects in Aerial Images" bei der IEEE CVPR 2019 stattfand.