एरियल इमेज में अप्रतिम-उन्मुख वस्तु पहचान के लिए बिंदु आधारित अनुमानक

एरियल इमेज में वस्तु पहचान विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण है। इस कार्य में सबसे बड़ी चुनौती वस्तुओं की अप्रतिम स्थिति है, और इस समस्या के समाधान के लिए कई गहरे शिक्षण आधारित विधियों का प्रस्ताव किया गया है। उन्मुख वस्तु पहचान पर पिछले कार्यों में, वस्तु स्थानांतरण के लिए प्रत्यावर्तन आधारित विधि की सीमित प्रदर्शन है क्योंकि स्थानिक जानकारी की कमी है। और मॉडल वस्तु पहचान और स्थानांतरण के लिए फीचर निर्माण के विभाजन से प्रभावित होते हैं। इस लेख में, हम इन समस्याओं को हल करने के लिए एक नया आर्किटेक्चर पेश करते हैं, यानी, बिंदु आधारित अनुमानक। स्पष्ट रूप से स्थानिक जानकारी का उपयोग करने के लिए, डिटेक्टर एक बिंदु आधारित प्रतिनिधित्व के साथ एक उन्मुख वस्तु को कोड करता है और बिंदु स्थानांतरण के लिए एक पूर्णत: संयोजक नेटवर्क चलाता है। स्थानांतरण की सटीकता में सुधार करने के लिए, डिटेक्टर कच्चे से कुशल की प्रक्रिया अपनाता है ताकि बिंदु स्थानांतरण में मात्रात्मक त्रुटि कम हो सके। फीचर निर्माण के भिन्नता से बचने के लिए, डिटेक्टर स्थानांतरण और पहचान को व्यक्तिगत मार्गों के साथ अलग करता है। वस्तु पहचान के मार्ग में, विशेषता मानचित्र और उन्मुख क्षेत्र के बीच संरेखण सुनिश्चित करने के लिए उदाहरण-संरेखण ब्लॉक शामिल है। कुल मिलाकर, बिंदु आधारित अनुमानक को क्षेत्र आधारित डिटेक्टर में आसानी से एम्बेड किया जा सकता है और यह उन्मुख वस्तु पहचान में महत्वपूर्ण सुधार लाता है। व्यापक प्रयोगों ने हमारे बिंदु आधारित अनुमानक की प्रभावशीलता को प्रदर्शित किया है। मौजूदा कार्यों की तुलना में, हमारी विधि एरियल इमेज में उन्मुख वस्तु पहचान पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्रदर्शित करती है।