Vehicle Detection in Aerial Images Based on Region Convolutional Neural Networks and Hard Negative Example Mining #10

KenichiSasaki · 2019-10-23T21:06:21Z

概要

アルゴリズム系論文(2017)
車に似た形状を持つfeature(建物etc)を候補から削除し精度を向上するHard Negative Example Miningを提案
- Faster R-CNNにアーキテクチャを基にネットワーク構築

アルゴリズム

元画像から切り取り，回転等のData augmentation
Faster R-CNNに用いられているRegional Proposal Network (RPN)を用いて車の候補を抽出
決定木に基づくBoostingアルゴリズムで正例と負例を区別

実装

Munich vehicle datasetを利用
既存のアルゴリズムより精度が少し向上
木に隠れている車や隣接する車の識別は失敗が多く見られた

所感

元画像とアノテーションデータとの誤差に着目して精度向上するのは面白い
トレーニングデータから最大限特徴を学習する手順としてはFeature engineering的アプローチ
End to endでできたら車以外にも応用可能？

KenichiSasaki added CNN Feature Engineering Feature Extraction Object Detection Machine Learning Method Employ machine learning method labels Oct 23, 2019

Provide feedback

Saved searches

Use saved searches to filter your results more quickly

Vehicle Detection in Aerial Images Based on Region Convolutional Neural Networks and Hard Negative Example Mining #10

Vehicle Detection in Aerial Images Based on Region Convolutional Neural Networks and Hard Negative Example Mining #10

KenichiSasaki commented Oct 23, 2019

Vehicle Detection in Aerial Images Based on Region Convolutional Neural Networks and Hard Negative Example Mining #10

Vehicle Detection in Aerial Images Based on Region Convolutional Neural Networks and Hard Negative Example Mining #10

Comments

KenichiSasaki commented Oct 23, 2019

概要

アルゴリズム

実装

所感