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SRS-Net: Training object detectors from scratch for remote sensing images without pretraining

Chinese Journal of Aeronautics 2023年第8期36卷 269-283页

作者： Haining WANG Yang LI Yuqiang FANG Yurong LIAO Bitao JIANG Xitao ZHANG Shuyan NI Space Engineering University Beijing 101416China Beijing Institute of Remote Sensing Information Beijing 100192China

Most of the current object detection algorithms use pretrained models that are trained on ImageNet and then fine-tuned in the network,which can achieve good performance in terms of general object ***,in the field of remote sensing image object detection,as pretrained models are significantly different from remote sensing data,it is meaningful to explore a train-fromscratch technique for remote sensing *** paper proposes an object detection framework trained from scratch,SRS-Net,and describes the design of a densely connected backbone network to provide integrated hidden layer supervision for the convolution ***,two necessary improvement principles are proposed:studying the role of normalization in the network structure,and improving data augmentation methods for remote sensing *** evaluate the proposed framework,we performed many ablation experiments on the DIOR,DOTA,and AS *** results show that whether using the improved backbone network,the normalization method or training data enhancement strategy,the performance of the object detection network trained from scratch *** principles compensate for the lack of pretrained ***,we found that SRS-Net could achieve similar to or slightly better performance than baseline methods,and surpassed most advanced general detectors.

关键词： Denseconnection Object detection Pretraining Remote sensing image trainfrom scratch

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