roi transformer

RoI Transformer是一个三阶段的目标检测算法，它主要由RRoI Leaner和RRoI Wraping两部分组成，旨在解决航空图像中目标检测的挑战性任务。在航空图像中，由于鸟瞰视角、复杂的背景和变化的物体外观，基于水平建议的普通目标检测方法往往会导致感兴趣区域(RoIs)与目标之间的不匹配，从而影响目标分类置信度和定位精度之间的匹配程度。为了解决这个问题，RoI Transformer通过对RoI进行空间变换，并在定向包围框(OBB)注释的监督下学习变换参数，从而改进目标检测的性能。与其他方法相比，RoI Transformer具有轻量级和灵活性的优势，并已在DOTA和HRSC2016等航空数据集上取得了先进的性能。该算法在mmdetection框架中开源，目前在DOTA数据集上排名第二。