华科PAMI黑科技，方向任意目标检测新算法

在目标检测中，常用的目标包围框是水平矩形包围框，这对于一些目标方向不定的场景，并不能很好的进行检测。

典型的场景比如遥感图像中的目标检测，船只、飞机、大型建筑物等目标的方向不保证总是平行于图像 x 轴。在场景文本检测、鱼眼图像行人检测、无人机航拍目标检测中也都存在这种问题。允许倾斜的带方向的包围框能更好的描述目标区域。

华科等单位研究学者发表于计算机视觉顶级期刊PAMI的文章 Gliding vertex on the horizontal bounding box for multi-oriented object detection，试图改进目标的包围框表示来解决这个问题，方法简单有效，易于扩展，在通用的目标检测算法上修改得来，几乎不增加计算负担，取得了较好的效果。

该文作者信息：

作者来自华中科技大学、武汉大学、上海交通大学。

该文称业界已经有一些多方向目标检测的文章，比如 EAST: An efficient and accurate scene text detector ，通过对经典目标检测方法得到的包围框进行旋转，更好的表示带方向的目标，但这种方法对于旋转角度计算误差异常敏感，没有很好的解决这一问题。

算法原理

该文如何解决这一问题呢？正如题目中所透露的，作者在通用的水平包围框（x，y，w，h）上设计了滑动的顶点的目标表示方法，通过检测时一次性回归得到这些参数，获得计算新包围框的必要元素。

看懂了下面这两幅图，就可完全理解该算法的要义。

该文算法整体过程：

图1 整体流程

目标包围框的滑动顶点表示方法：

图2

图像经过CNN检测网络，对于每一个候选目标，得到三部分计算结果：

1）分类分数，代表是不是某类目标；

2）回归得到的包围框表示（细节在图2），除了中心点（x，y）、宽高（w，h），还有表示四个滑动顶点的长度比例参数（a1，a2，a3，a4）；

3）回归得到的倾斜因子（r，obliquity factor），表示目标方向偏离水平方向的大小，倾斜因子越大代表越水平。

根据倾斜因子大小，若其大于某个阈值，则将其看作为水平目标检测，反之，则使用包围框参数计算新的包围框。

如何计算新的包围框呢？从图 2 显而易见可知，（a1，a2，a3，a4）这四个长度比例参数代表着目标新包围框顶点位置。

所以回过头来，该文实际上是增加了目标的包围框表示参数，在任意目标检测算法框架下回归这些参数，都可完成方向任意的目标检测。

文中，作者使用的是Faster RCNN算法，改动示意图如下：

因为增加了预测目标，相应的多任务损失函数也需要做改变：

实验结果

作者在含有方向任意目标的遥感图像数据集DOTA、HRSC2016，文本数据集MARA-TD500、RCTW-17，鱼眼镜头行人数据集MW-18Mar上进行了实验，并与之前的state-of-the-art方法进行了比较。

DOTA数据集上的结果比较：

该文提出的方法几乎都是精度第一高或第二高。

HRSC2016上也超越了其他算法：

在多方向文本检测领域也表现的很好：

在鱼眼行人检测数据集上也大幅超越了baseline和之前的方法；

下图为在遥感图像的检测结果示例：

遥感和文本图像上的结果：

与之前方法在遥感图像上结果的比较可视化：

鱼眼行人检测比较可视化：

可见，该文提出的方法在多个方向任意目标检测问题中均取得了进步，无论是数值比较还是可视化效果。

另外，作者已经开源了代码，欢迎大家参考！

论文地址：

https://arxiv.org/abs/1911.09358

在我爱计算机视觉公众号后台回复“任意方向目标”，即可收到论文下载。

代码地址：

https://github.com/MingtaoFu/gliding_vertex

END

备注：目标检测

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