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LW-ODF: A Light-Weight Object Detection Framework for Optical Remote Sensing Imagery

Wu, Xin und Hong, Danfeng und Ghamisi, Pedram und Li, Wei und Tao, Ran (2019) LW-ODF: A Light-Weight Object Detection Framework for Optical Remote Sensing Imagery. IGARSS 2019, 2019-07-28 - 2019-08-02, Yokohama, Japan. doi: 10.1109/IGARSS.2019.8898673.

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Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8898673

Kurzfassung

In this paper, we propose to extract the multi-scaled and rotation-insensitive deep features to address the issues of object multi-solutions and rotations in geospatial object detection. To this end, we develop a novel object detection framework where a rotation-insensitive convolution neural network is applied for extracting multi-scaled and directioninsensitive feature representation and then the learned features can be fed into the ensemble classifier learning with fast feature pyramid. Such a non-end-to-end learning strategy intuitively reduces the computational cost without the additional performance loss, yielding an effective and efficient light-weight object detection framework. Experimental results conducted on the NWPU VHR-10 dataset demonstrate that the proposed framework outperforms several state-ofthe-art baselines.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/132297/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Titel:LW-ODF: A Light-Weight Object Detection Framework for Optical Remote Sensing Imagery
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Wu, XinBeijing Institute of TechnologyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Hong, Danfengdanfeng.hong (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Ghamisi, Pedramp.ghamisi (at) gmail.comNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Li, WeiBeijing Institute of TechnologyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Tao, RanBeijing Institute of TechnologyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2019
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/IGARSS.2019.8898673
Seitenbereich:Seiten 1462-1465
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Deep learning, direction-insensitive, geospatial object detection, light-weight, multi-scaled, optical remote sensing imagery.
Veranstaltungstitel:IGARSS 2019
Veranstaltungsort:Yokohama, Japan
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:28 Juli 2019
Veranstaltungsende:2 August 2019
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Vorhaben hochauflösende Fernerkundungsverfahren (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science
Hinterlegt von: Hong, Danfeng
Hinterlegt am:05 Dez 2019 16:05
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:35

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