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density map Guided Region Localization for End-to-End Small Object Detection

Journal of Systems Science and Information 2023年第6期11卷 776-794页

作者： Bo LI Kai HUANG Junhui LI Yufu LIAO Sichuan Jiuzhou Aerocont Technologies Co. Ltd.Mianyang 621000China

With the advancement of society and science and technology, the demand for detecting small objects in practical scenarios becomes stronger. Such objects are only represented by relatively small coverage of pixels, and the features are degraded severely after being extracted by a deep convolutional neural network, which is detrimental to the detection performance for small objects. Therefore, an intuitive solution is to increase the resolution of small objects by cropping the original image. In this paper, we propose a simple but effective object density map guided region localization module (DMGRL) to locate and crop the regions of interest where small objects may exist. Firstly, the density map of the objects is estimated by object density map estimation network, and then the coordinates of the small object regions are calculated;Secondly, the continuous differentiable affine transformation is utilized to crop these regions so that the detector with DMGRL can be trained end-to-end instead of two-stage training. Finally, the all prediction results of input image and cropped region images are merged together to output the final detection results by non maximum suppression (NMS). Extensive experiments demonstrate the superior performance of the detector incorporated DMGRL.

关键词： small object detection density map estimation end-to-end training affine transformation

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