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Object Detection in Aerial Images: A Large-Scale Benchmark and Challenges

Ding, Jian und Xue, Nan und Xia, Gui-Song und Yang, Wen und Ying Yang, Michael und Belongie, Serge und Luo, Jiebo und Datcu, Mihai und Pelillo, Marcello und Zhang, Liangpei (2022) Object Detection in Aerial Images: A Large-Scale Benchmark and Challenges. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 44 (11), Seiten 7778-7796. IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers. doi: 10.1109/TPAMI.2021.3117983. ISSN 0162-8828.

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Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9560031

Kurzfassung

In the past decade, object detection has achieved significant progress in natural images but not in aerial images, due to the massive variations in the scale and orientation of objects caused by the bird's-eye view of aerial images. More importantly, the lack of large-scale benchmarks has become a major obstacle to the development of object detection in aerial images (ODAI). In this paper, we present a large-scale Dataset of Object deTection in Aerial images (DOTA) and comprehensive baselines for ODAI. The proposed DOTA dataset contains 1,793,658 object instances of 18 categories of oriented-bounding-box annotations collected from 11,268 aerial images. Based on this large-scale and well-annotated dataset, we build baselines covering 10 state-of-the-art algorithms with over 70 configurations, where the speed and accuracy performances of each model have been evaluated. Furthermore, we provide a code library for ODAI and build a website for evaluating different algorithms. Previous challenges run on DOTA have attracted more than 1300 teams worldwide. We believe that the expanded large-scale DOTA dataset, the extensive baselines, the code library and the challenges can facilitate the designs of robust algorithms and reproducible research on the problem of object detection in aerial images.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/144949/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Object Detection in Aerial Images: A Large-Scale Benchmark and Challenges
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Ding, JianWuhan UniversityNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Xue, NanWuhan UniversityNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Xia, Gui-SongWuhan UniversityNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Yang, WenWuhan UniversityNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Ying Yang, MichaelUniversity of TwenteNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Belongie, SergeCornell UniversityNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Luo, JieboRochester UniversityNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datcu, MihaiMihai.Datcu (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Pelillo, MarcelloUniversity of VeniceNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zhang, LiangpeiWuhan UniversityNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:November 2022
Erschienen in:IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:44
DOI:10.1109/TPAMI.2021.3117983
Seitenbereich:Seiten 7778-7796
Verlag:IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers
ISSN:0162-8828
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Object detection, remote sensing, aerial images, oriented object detection, benchmark dataset
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HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
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Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science
Hinterlegt von: Otgonbaatar, Soronzonbold
Hinterlegt am:29 Okt 2021 17:56
Letzte Änderung:01 Jan 2024 03:00

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