开源项目推荐：基于Box Boundary-Aware Vectors的定向目标检测

开源项目推荐：基于Box Boundary-Aware Vectors的定向目标检测

BBAVectors-Oriented-Object-Detection [WACV2021] Oriented Object Detection in Aerial Images with Box Boundary-Aware Vectors 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bb/BBAVectors-Oriented-Object-Detection

1. 项目基础介绍及主要编程语言

本项目是《面向 aerial 图像的定向目标检测：基于 Box Boundary-Aware Vectors》的开源实现，作者为Yi Jingru等人。项目主要采用Python编程语言，基于PyTorch深度学习框架进行开发，旨在解决 aerial 图像中目标的定向检测问题。

2. 项目核心功能

项目的核心是提出了一种新型的定向目标检测方法，该方法不依赖于传统的两阶段锚框检测器。相反，它通过首先检测对象的中心关键点，然后回归 Box Boundary-Aware Vectors (BBAVectors) 来捕获定向边界框。BBAVectors 在笛卡尔坐标系统的四个象限中分布，适用于任意定向的对象。此外，该方法将定向边界框分类为水平和旋转边界框，以降低学习边界框向量在极端情况下的难度。

主要功能点如下：

• 定向目标检测：能够检测 aerial 图像中任意方向的目标。
• Box Boundary-Aware Vectors：通过回归 BBAVectors 来确定目标的定向边界框。
• 锚框不平衡问题缓解：通过使用中心关键点检测，减轻了锚框检测器中的正负锚框不平衡问题。

3. 项目最近更新的功能

根据项目的最新更新，以下是一些主要的新增功能：

• 性能优化：在4 RTX6000 GPU上以更大的批量大小训练时，实现了更高的平均精度（mAP）。
• 结果新增：项目更新中添加了最新的实验结果，并与先前报告的结果进行了比较。
• 模型权重下载：提供了模型权重的下载链接，便于用户下载和使用。

通过这些更新，项目在性能和可用性方面都有了显著提升，为 aerial 图像的定向目标检测领域提供了有力的研究工具。

BBAVectors-Oriented-Object-Detection [WACV2021] Oriented Object Detection in Aerial Images with Box Boundary-Aware Vectors 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bb/BBAVectors-Oriented-Object-Detection