西北工業大學發佈最新遙感圖像目標檢測綜述論文

西北工業大學發佈最新遙感圖像目標檢測綜述論文

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【導讀】視覺目標檢測（Object Detection）做爲近年來的研究熱點之一，受到了普遍關注，每一年在計算機視覺三大會議（ICCV, CVPR, ECCV）上大量相關文章發表。遙感圖像中的物體檢測愈來愈受到重視，可是目前對遙感圖像中目標檢測的數據集和基於深度學習的方法的綜述還不夠完善。近期，西北工業大學Gong Cheng (程塨)教授等人發佈了《Object Detection in Optical Remote Sensing Images: A Survey and A New Benchmark》這篇綜述，歸納了近年來計算機視覺和遙感觀測領域基於深度學習的目標檢測研究進展。而後，也提出了一個大規模、公開可用的光學遙感圖像目標檢測基準，將其命名爲DIOR（近期會Open）。數據集包含23463張圖像和190288個實例，覆蓋20個目標象類，評估了DIOR數據集上幾種最早進的方法，爲將來的研究奠基了基礎。

DIOR連接：

http://www.escience.cn/people/gongcheng/DIOR.html

題目：Object Detection in Optical Remote Sensing Images: A Survey and A New Benchmark

做者： Ke Li, Gang Wan, Gong Cheng, Liqiu Meng, Junwei Han

【摘要】最近研究者們已做出大量努力，提出光學遙感圖像中的各類目標檢測方法。然而，目前對光學遙感圖像中目標檢測的數據集和基於深度學習的方法的綜述還不夠完善。此外，現有的數據集大多存在一些不足之處，如圖像和目標類別數量較少，圖像多樣性和變異性不足。這些侷限性極大地影響了基於深度學習的目標檢測方法的發展。本文綜述了近年來計算機視覺和地球觀測領域基於深度學習的目標檢測研究進展。而後，咱們提出了一個大規模、公開可用的光學遙感圖像目標檢測基準，咱們將其命名爲DIOR。數據集包含23463張圖像和190288個實例，覆蓋20個目標象類。咱們提出的DIOR數據集1)在目標類別、目標實例數量和總圖像數量上都是大規模的; 2)具備大範圍的目標尺度變化，不只在空間分辨率方面，並且在跨目標的類間和類內尺度變化方面; 3)因爲成像條件、天氣、季節、成像質量的不一樣，成像結果差別較大; 4)具備較高的類間類似性和類內多樣性。咱們提出的基準能夠幫助研究人員開發和驗證他們的數據驅動方法。最後，咱們評估了DIOR數據集上幾種最早進的方法，爲將來的研究奠基了基礎。

參考連接：

https://arxiv.org/abs/1909.00133

http://www.escience.cn/people/gongcheng/index.html

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引言

遙感技術的迅速發展極大地提升了遙感圖像的數量和質量，能夠用來描述地球表面的各類物體，如機場、飛機、建築物等。這天然對經過自動分析和理解衛星或航空圖像進行智能地球觀測提出了強烈的要求。目標檢測在圖像判讀中起着相當重要的做用，在智能監測、城市規劃、精準農業、地理信息系統(GIS)更新等領域有着普遍的應用。在這一要求的推進下，近年來在光學遙感圖像中開發各類目標檢測方法，研究人員進行了大量的工做。

然而，儘管在天然圖像中取得了顯著的成功，但將基於深度學習的目標檢測方法直接應用於光學遙感圖像中是存在困難的。正如咱們所知，高質量和大規模的數據集對於訓練基於深度學習的目標檢測方法很是重要。然而，遙感圖像與天然景物圖像之間的差別是顯著的。如圖1所示，遙感圖像一般捕捉地理空間對象的屋頂信息，而天然場景圖像一般捕捉對象的輪廓信息。所以，從天然場景圖像中學習到的目標檢測器不容易應用到遙感圖像中也就不足爲奇了。雖然NWPU VHR‐10 (Cheng et al., 2016a), UCAS‐AOD (Zhu et al., 2015a),COWC (Mundhenk et al., 2016), DOTA (Xia et al., 2018) 等在地球觀測領域已被提出，但仍遠遠不能知足深度學習算法的要求。

迄今爲止， (Cheng and Han, 2016; Cheng et al.,2016a; Das et al., 2011; Han et al., 2015; Li et al., 2018; Razakarivony andJurie, 2015; Tang et al., 2017b; Xia et al., 2018; Yokoya and Iwasaki, 2015;Zhang et al., 2016; Zhu et al., 2017)這些工做對遙感圖像中的目標檢測進行了研究。然而，目前關於數據集和基於深度學習的目標檢測方法的文獻綜述還不夠。此外，現有的公共可用數據集大多存在一些不足，如圖像和目標類別數量較少，圖像多樣性和變化性也不夠。這些侷限性極大地阻礙了基於深度學習的目標檢測方法的發展。

圖1。從(a) PASCAL VOC數據集和(b)提出的DIOR數據集中選取的一些例子說明了天然場景圖像和遙感圖像之間的區別。

爲了解決上述問題，本文試圖對基於深度學習的目標檢測方法的研究進展進行全面的綜述。而後，提出了一個大規模、公開可用的光學遙感圖像目標檢測基準，將其命名爲DIOR。提出的數據集由20個目標類別覆蓋的23463幅圖像組成，每一個類別包含約1200幅圖像。在與其餘現有目標檢測數據集進行比較時，突出了DIOR數據集的四個關鍵特徵。首先，總圖像、目標類別和目標實例的數量都很大。其次，這些目標的尺寸變化範圍很大，不只在空間分辨率方面如此，並且在跨物體的類別間和類別內尺寸變化方面也是如此。第三，的數據集有很大的變化性，由於這些圖像是在不一樣的成像條件、天氣、季節和圖像質量下得到的。第四，它具備較高的類間類似性和類內多樣性。圖2顯示了提出的DIOR數據集中的一些示例圖像及其標註。

圖2。示例圖像取自所提出的DIOR數據集，這些圖像是在不一樣的成像條件、天氣、季節和圖像質量下得到的。

本文做者總結其主要貢獻以下:

• 基於深度學習的目標檢測進展的綜合調查。本文綜述了計算機視覺和地球觀測領域中已有的數據集和具備表明性的基於深度學習的目標檢測方法的研究進展。
• 建立大型基準數據集。本文提出了一種大規模、公開可用的光學遙感圖像目標檢測數據集。據咱們所知，所提議的DIOR數據集在目標類別數量和圖像總數上都是規模最大的。該數據集使研究人員可以驗證和開發數據驅動的目標檢測方法。
• 進行DIOR數據集的性能基準測試。在DIOR數據集上對幾種具備表明性的基於深度學習的目標檢測方法進行了基準測試，以便爲將來的研究工做提供對當前最早進技術狀態的概述。

圖5 提出的DIOR數據集的特徵。

表1 DIOR數據集與地球觀測領域的9個公開的目標檢測數據集的比較。

表2 每一個目標類和每一個子集的圖像數量。

表3 在提出的DIOR測試集上檢測12種表明性方法的平均檢測精度(%)。每一個目標類別的最佳AP都是bold‐faced的。

結論

本文首先強調了最近在目標檢測方面的進展，包括在計算機視覺和地球觀測領域的基準數據集和先進的基於深度學習的方法。在此基礎上，提出了一個大規模、公開可用的目標檢測基準數據集。這個新的數據集能夠幫助地球觀測領域進一步探索和驗證基於深度學習的方法。最後，利用所提出的數據集對幾種具備表明性的目標檢測方法的性能進行了評估，實驗結果可做爲從此研究的一個有用的性能基準。