회전 불변 부품 기반 모델을 이용한 고해상도 원거리 감지 이미지에서의 객체 탐지

이 문서에서는 고해상도 원거리 감지 이미지에서 복잡한 형태의 객체를 탐지하기 위해 회전 불변 부품 기반 모델을 제안합니다. 구체적으로, 복잡한 형태의 지리 공간 객체는 먼저 여러 주요 부분으로 나뉘며, 부분 간의 구조 정보는 극좌표에서 설명되고 조정되어 구성에서 회전 불변성을 달성합니다. 동시에, 객체에 대한 각 부분의 자세 변동성도 우리 모델에서 정의됩니다. 회전된 부분과 객체의 특징을 인코딩할 때, 히스토그램 방향 기울기를 확장하여 새로운 회전 불변 특징이 제안됩니다. 최종 탐지 단계에서, 객체 내의 부분을 찾기 위해 클러스터링 방법이 도입되며, 해당 방법은 탐지 결과를 융합하는 데에도 사용할 수 있습니다. 이러한 방식으로 효율적인 탐지 모델이 구축되었으며, 실험 결과는 우리 모델의 강인성과 정밀성을 입증합니다.