在对象检测中，广泛采用了非最大抑制（NMS）方法以删除检测到的密集盒的水平重复，以生成最终的对象实例。但是，由于密集检测框的质量降低，而不是对上下文信息的明确探索，因此通过简单的交叉联盟（IOU）指标的现有NMS方法往往在多面向和长尺寸的对象检测方面表现不佳。通过重复删除与常规NMS方法区分，我们提出了一个新的图形融合网络，称为GFNET，用于多个方向的对象检测。我们的GFNET是可扩展的和适应性熔断的密集检测框，可检测更准确和整体的多个方向对象实例。具体而言，我们首先采用一种局部意识的聚类算法将密集检测框分组为不同的簇。我们将为属于一个集群的检测框构建一个实例子图。然后，我们通过图形卷积网络（GCN）提出一个基于图的融合网络，以学习推理并融合用于生成最终实例框的检测框。在公共可用多面向文本数据集（包括MSRA-TD500，ICDAR2015，ICDAR2017-MLT）和多方向对象数据集（DOTA）上进行广泛实验。

任意形状的文本检测是一项具有挑战性的任务，这是由于大小和宽高比，任意取向或形状，不准确的注释等各种变化的任务。最近引起了大量关注。但是，文本的准确像素级注释是强大的，现有的场景文本检测数据集仅提供粗粒的边界注释。因此，始终存在大量错误分类的文本像素或背景像素，从而降低基于分割的文本检测方法的性能。一般来说，像素是否属于文本与与相邻注释边界的距离高度相关。通过此观察，在本文中，我们通过概率图提出了一种创新且可靠的基于分割的检测方法，以准确检测文本实例。为了具体，我们采用Sigmoid alpha函数（SAF）将边界及其内部像素之间的距离传输到概率图。但是，由于粗粒度文本边界注释的不确定性，一个概率图无法很好地覆盖复杂的概率分布。因此，我们采用一组由一系列Sigmoid alpha函数计算出的概率图来描述可能的概率分布。此外，我们提出了一个迭代模型，以学习预测和吸收概率图，以提供足够的信息来重建文本实例。最后，采用简单的区域生长算法来汇总概率图以完成文本实例。实验结果表明，我们的方法在几个基准的检测准确性方面实现了最先进的性能。

定向对象检测是在空中图像中的具有挑战性的任务，因为航空图像中的物体以任意的方向显示并且经常密集包装。主流探测器使用五个参数或八个主角表示描述了旋转对象，这遭受了定向对象定义的表示模糊性。在本文中，我们提出了一种基于平行四边形的面积比的新型表示方法，称为ARP。具体地，ARP回归定向对象的最小边界矩形和三个面积比。三个面积比包括指向物体与最小的外接矩形的面积比和两个平行四边形到最小的矩形。它简化了偏移学习，消除了面向对象的角度周期性或标签点序列的问题。为了进一步弥补近横向物体的混淆问题，采用对象和其最小的外缘矩形的面积比来指导每个物体的水平或定向检测的选择。此外，使用水平边界盒和三个面积比的旋转高效交叉点（R-EIOU）丢失和三个面积比旨在优化用于旋转对象的边界盒回归。遥感数据集的实验结果，包括HRSC2016，DOTA和UCAS-AOD，表明我们的方法达到了卓越的检测性能，而不是许多最先进的方法。

在任意形状的文本检测中，定位准确的文本边界具有挑战性且不平淡。现有方法通常会遭受间接的文本边界建模或复杂的后处理。在本文中，我们通过边界学习进行系统地呈现一个统一的粗到精细的框架，以进行任意形状的文本检测，该框架可以准确有效地定位文本边界而无需后处理。在我们的方法中，我们通过创新的文本边界明确地对文本边界进行了明确模拟迭代边界变压器以粗到十的方式。这样，我们的方法可以直接获得准确的文本边界并放弃复杂的后处理以提高效率。具体而言，我们的方法主要由特征提取主链，边界建议模块和迭代优化的边界变压器模块组成。由多层扩张卷积组成的边界提案模块将计算重要的先验信息（包括分类图，距离场和方向场），以生成粗边界建议，同时指导边界变压器的优化。边界变压器模块采用编码器模块结构，其中编码器由具有残差连接的多层变压器块构造，而解码器是一个简单的多层perceptron网络（MLP）。在先验信息的指导下，边界变压器模块将通过迭代边界变形逐渐完善粗边界建议。此外，我们提出了一种新型的边界能量损失（BEL），该损失引入了能量最小化约束和单调减少约束的能量，以进一步优化和稳定边界细化的学习。关于公开可用和挑战数据集的广泛实验证明了我们方法的最先进性能和有希望的效率。

物体检测在计算机视觉中取得了巨大的进步。具有外观降级的小物体检测是一个突出的挑战，特别是对于鸟瞰观察。为了收集足够的阳性/阴性样本进行启发式训练，大多数物体探测器预设区域锚，以便将交叉联盟（iou）计算在地面判处符号数据上。在这种情况下，小物体经常被遗弃或误标定。在本文中，我们提出了一种有效的动态增强锚（DEA）网络，用于构建新颖的训练样本发生器。与其他最先进的技术不同，所提出的网络利用样品鉴别器来实现基于锚的单元和无锚单元之间的交互式样本筛选，以产生符合资格的样本。此外，通过基于保守的基于锚的推理方案的多任务联合训练增强了所提出的模型的性能，同时降低计算复杂性。所提出的方案支持定向和水平对象检测任务。对两个具有挑战性的空中基准（即，DotA和HRSC2016）的广泛实验表明，我们的方法以适度推理速度和用于训练的计算开销的准确性实现最先进的性能。在DotA上，我们的DEA-NET与ROI变压器的基线集成了0.40％平均平均精度（MAP）的先进方法，以便用较弱的骨干网（Resnet-101 VS Resnet-152）和3.08％平均 - 平均精度（MAP），具有相同骨干网的水平对象检测。此外，我们的DEA网与重新排列的基线一体化实现最先进的性能80.37％。在HRSC2016上，它仅使用3个水平锚点超过1.1％的最佳型号。

在过去的十年中，由于航空图像引起的物体的规模和取向的巨大变化，对象检测已经实现了自然图像中的显着进展，而不是在空中图像中。更重要的是，缺乏大规模基准已成为在航拍图像（ODAI）中对物体检测发展的主要障碍。在本文中，我们在航空图像（DotA）中的物体检测和用于ODAI的综合基线的大规模数据集。所提出的DOTA数据集包含1,793,658个对象实例，18个类别的面向边界盒注释从11,268个航拍图像中收集。基于该大规模和注释的数据集，我们构建了具有超过70个配置的10个最先进算法的基线，其中已经评估了每个模型的速度和精度性能。此外，我们为ODAI提供了一个代码库，并建立一个评估不同算法的网站。以前在Dota上运行的挑战吸引了全球1300多队。我们认为，扩大的大型DOTA数据集，广泛的基线，代码库和挑战可以促进鲁棒算法的设计和对空中图像对象检测问题的可再现研究。

边界不连续性及其与最终检测度量的不一致是旋转检测回归设计的瓶颈。在本文中，我们提出了一种基于高斯Wasserstein距离的新型回归损失作为解决问题的基本方法。具体地，旋转边界盒被转换为2-D高斯分布，这使得能够通过梯度反向传播可以有效地学习的高斯Wassersein距离（GWD）来近似逼降旋转IOU诱导损失。 GWD仍然可以进行信息，即使在两个旋转边界盒之间没有重叠，通常是小对象检测的情况。由于其三种独特的特性，GWD也可以挽救解决边界不连续性和方形的问题，而不管如何定义边界框。使用不同探测器的五个数据集的实验显示了我们方法的有效性。代码在https://github.com/yangxue0827/rotationDetection提供。

Point cloud learning has lately attracted increasing attention due to its wide applications in many areas, such as computer vision, autonomous driving, and robotics. As a dominating technique in AI, deep learning has been successfully used to solve various 2D vision problems. However, deep learning on point clouds is still in its infancy due to the unique challenges faced by the processing of point clouds with deep neural networks. Recently, deep learning on point clouds has become even thriving, with numerous methods being proposed to address different problems in this area. To stimulate future research, this paper presents a comprehensive review of recent progress in deep learning methods for point clouds. It covers three major tasks, including 3D shape classification, 3D object detection and tracking, and 3D point cloud segmentation. It also presents comparative results on several publicly available datasets, together with insightful observations and inspiring future research directions.

最近，已经提出了许多任意定向的物体检测（AOOD）方法并在许多领域中引起了广泛的关注。然而，它们中的大多数基于锚箱或标准高斯热手套。这种标签分配策略不仅可以反映任意取向对象的形状和方向特征，而且还具有高参数调整工作。本文提出了一种称为通用高斯热爱标记（GGH1）的新型Aood方法。具体地，提出了一种无锚性对象适应标签分配（OLA）策略以基于二维（2-D）定向的高斯热手段来定义正面候选物，其反映了任意取向对象的形状和方向特征。基于OLA，开发了定向边界盒（OBB）表示组分（ORC）以指示OBBS并通过神经网络学习适应地调整高斯中心以适应不同对象的特征。此外，具有面积标准化和动态置信度加权的关节优化损耗（JOL）旨在优化不同子特设的错位最佳结果。公共数据集的广泛实验表明，所提出的GGHL具有低参数调整和时间成本的良好性能。此外，通常适用于大多数Aood的方法，以提高其性能，包括嵌入式平台上的轻量级模型。

由于字体，大小，颜色和方向的各种文本变化，任意形状的场景文本检测是一项具有挑战性的任务。大多数现有基于回归的方法求助于回归文本区域的口罩或轮廓点以建模文本实例。但是，回归完整的口罩需要高训练的复杂性，并且轮廓点不足以捕获高度弯曲的文本的细节。为了解决上述限制，我们提出了一个名为TextDCT的新颖的轻巧锚文本检测框架，该框架采用离散的余弦变换（DCT）将文本掩码编码为紧凑型向量。此外，考虑到金字塔层中训练样本不平衡的数量，我们仅采用单层头来进行自上而下的预测。为了建模单层头部的多尺度文本，我们通过将缩水文本区域视为正样本，并通过融合来介绍一个新颖的积极抽样策略，并通过融合来设计特征意识模块（FAM），以实现空间意识和规模的意识丰富的上下文信息并关注更重要的功能。此外，我们提出了一种分割的非量最大抑制（S-NMS）方法，该方法可以过滤低质量的掩模回归。在四个具有挑战性的数据集上进行了广泛的实验，这表明我们的TextDCT在准确性和效率上都获得了竞争性能。具体而言，TextDCT分别以每秒17.2帧（FPS）和F-measure的F-MEASIE达到85.1，而CTW1500和Total-Text数据集的F-Measure 84.9分别为15.1 fps。

Object detection is an important and challenging problem in computer vision. Although the past decade has witnessed major advances in object detection in natural scenes, such successes have been slow to aerial imagery, not only because of the huge variation in the scale, orientation and shape of the object instances on the earth's surface, but also due to the scarcity of wellannotated datasets of objects in aerial scenes. To advance object detection research in Earth Vision, also known as Earth Observation and Remote Sensing, we introduce a large-scale Dataset for Object deTection in Aerial images (DOTA). To this end, we collect 2806 aerial images from different sensors and platforms. Each image is of the size about 4000 × 4000 pixels and contains objects exhibiting a wide variety of scales, orientations, and shapes. These DOTA images are then annotated by experts in aerial image interpretation using 15 common object categories. The fully annotated DOTA images contains 188, 282 instances, each of which is labeled by an arbitrary (8 d.o.f.) quadrilateral. To build a baseline for object detection in Earth Vision, we evaluate state-of-the-art object detection algorithms on DOTA. Experiments demonstrate that DOTA well represents real Earth Vision applications and are quite challenging.

Previous approaches for scene text detection have already achieved promising performances across various benchmarks. However, they usually fall short when dealing with challenging scenarios, even when equipped with deep neural network models, because the overall performance is determined by the interplay of multiple stages and components in the pipelines. In this work, we propose a simple yet powerful pipeline that yields fast and accurate text detection in natural scenes. The pipeline directly predicts words or text lines of arbitrary orientations and quadrilateral shapes in full images, eliminating unnecessary intermediate steps (e.g., candidate aggregation and word partitioning), with a single neural network. The simplicity of our pipeline allows concentrating efforts on designing loss functions and neural network architecture. Experiments on standard datasets including ICDAR 2015, COCO-Text and MSRA-TD500 demonstrate that the proposed algorithm significantly outperforms state-of-the-art methods in terms of both accuracy and efficiency. On the ICDAR 2015 dataset, the proposed algorithm achieves an F-score of 0.7820 at 13.2fps at 720p resolution.

Recently, segmentation-based methods are quite popular in scene text detection, which mainly contain two steps: text kernel segmentation and expansion. However, the segmentation process only considers each pixel independently, and the expansion process is difficult to achieve a favorable accuracy-speed trade-off. In this paper, we propose a Context-aware and Boundary-guided Network (CBN) to tackle these problems. In CBN, a basic text detector is firstly used to predict initial segmentation results. Then, we propose a context-aware module to enhance text kernel feature representations, which considers both global and local contexts. Finally, we introduce a boundary-guided module to expand enhanced text kernels adaptively with only the pixels on the contours, which not only obtains accurate text boundaries but also keeps high speed, especially on high-resolution output maps. In particular, with a lightweight backbone, the basic detector equipped with our proposed CBN achieves state-of-the-art results on several popular benchmarks, and our proposed CBN can be plugged into several segmentation-based methods. Code will be available on https://github.com/XiiZhao/cbn.pytorch.

场景文本检测仍然是一个具有挑战性的任务，因为可能存在极小的小或低分辨率的笔划，并且关闭或任意形状的文本。在本文中，提出了通过捕获细粒度的笔划来有效地检测文本，并在图中的分层表示之间推断结构关系。不同于由一系列点或矩形框表示文本区域的现有方法，我们通过笔划辅助预测网络（SAPN）直接本地化每个文本实例的笔划。此外，采用分层关系图网络（HRGN）来执行关系推理和预测链接的可能性，有效地将关闭文本实例和分组节点分类结果分割成任意形状的文本区域。我们介绍了一个小型数据集，其中具有笔划级注释，即SyntheTroke，用于我们模型的脱机预培训。宽范围基准测试的实验验证了我们方法的最先进的性能。我们的数据集和代码将可用。

遵循机器视觉系统在线自动化质量控制和检查过程的成功之后，这项工作中为两个不同的特定应用提供了一种对象识别解决方案，即，在医院准备在医院进行消毒的手术工具箱中检测质量控制项目，以及检测血管船体中的缺陷，以防止潜在的结构故障。该解决方案有两个阶段。首先，基于单镜头多伯克斯检测器（SSD）的特征金字塔体系结构用于改善检测性能，并采用基于地面真实的统计分析来选择一系列默认框的参数。其次，利用轻量级神经网络使用回归方法来实现定向检测结果。该方法的第一阶段能够检测两种情况下考虑的小目标。在第二阶段，尽管很简单，但在保持较高的运行效率的同时，检测细长目标是有效的。

现有检测方法通常使用参数化边界框（Bbox）进行建模和检测（水平）对象，并将其他旋转角参数用于旋转对象。我们认为，这种机制在建立有效的旋转检测回归损失方面具有根本的局限性，尤其是对于高精度检测而言，高精度检测（例如0.75）。取而代之的是，我们建议将旋转的对象建模为高斯分布。一个直接的优势是，我们关于两个高斯人之间距离的新回归损失，例如kullback-leibler Divergence（KLD）可以很好地对齐实际检测性能度量标准，这在现有方法中无法很好地解决。此外，两个瓶颈，即边界不连续性和正方形的问题也消失了。我们还提出了一种有效的基于高斯度量的标签分配策略，以进一步提高性能。有趣的是，通过在基于高斯的KLD损失下分析Bbox参数的梯度，我们表明这些参数通过可解释的物理意义进行了动态更新，这有助于解释我们方法的有效性，尤其是对于高精度检测。我们使用量身定制的算法设计将方法从2-D扩展到3-D，以处理标题估计，并在十二个公共数据集（2-D/3-D，空中/文本/脸部图像）上进行了各种基本检测器的实验结果。展示其优越性。

我们介绍了一种名为RobustAbnet的新表检测和结构识别方法，以检测表的边界并从异质文档图像中重建每个表的细胞结构。为了进行表检测，我们建议将Cornernet用作新的区域建议网络来生成更高质量的表建议，以更快的R-CNN，这显着提高了更快的R-CNN的定位准确性以进行表检测。因此，我们的表检测方法仅使用轻巧的RESNET-18骨干网络，在三个公共表检测基准（即CTDAR TRACKA，PUBLAYNET和IIIT-AR-13K）上实现最新性能。此外，我们提出了一种新的基于分裂和合并的表结构识别方法，其中提出了一个新型的基于CNN的新空间CNN分离线预测模块将每个检测到的表分为单元格，并且基于网格CNN的CNN合并模块是应用用于恢复生成细胞。由于空间CNN模块可以有效地在整个表图像上传播上下文信息，因此我们的表结构识别器可以坚固地识别具有较大的空白空间和几何扭曲（甚至弯曲）表的表。得益于这两种技术，我们的表结构识别方法在包括SCITSR，PubTabnet和CTDAR TrackB2-Modern在内的三个公共基准上实现了最先进的性能。此外，我们进一步证明了我们方法在识别具有复杂结构，大空间以及几何扭曲甚至弯曲形状的表上的表格上的优势。

面向边界框回归对于定向对象检测至关重要。但是，基于回归的方法通常会遭受边界问题以及损失和评估指标之间的不一致性。在本文中，提出了一个调制的卡尔曼·伊奥（Kalman iou）损失，命名为Mkiou。为了避免边界问题，我们将定向边界框转换为高斯分布，然后使用卡尔曼过滤器近似交叉区域。但是，计算的交叉区域和实际交叉区域之间存在显着差异。因此，我们提出了一个调制因子，以调节角度偏差和宽度高度偏移对损失变化的敏感性，从而使损失与评估度量更一致。此外，高斯建模方法避免了边界问题，但同时引起方形对象的角度混乱。因此，提出了高斯角损失（GA损耗），以通过添加平方目标的校正损失来解决此问题。提出的GA损失可以很容易地扩展到其他基于高斯的方法。在三个公开可用的空中图像数据集（DOTA，UCAS-AOD和HRSC2016）上进行了实验，显示了该方法的有效性。

检测定向对象以及估计其旋转信息是用于分析遥感图像的一个关键步骤。尽管最近提出了许多方法，但大多数人直接学习在仅单独的一个（例如旋转角度）的监督下预测对象方向或仅为几（例如旋转角度）或几（例如若干坐标）地基值。在训练期间采用了关于提议和旋转信息回归的额外约束，在额外约束，在训练期间采用了更准确的对象检测。为此，我们创新地提出了一种通过Naive几何计算以一致的方式同时学习物体的水平提出，面向建议和旋转角度的机制，作为一个额外的稳定约束（参见图1）。提出了一个导向的中心先前引导标签分配策略，以进一步提高建议的质量，产生更好的性能。广泛的实验表明，配备我们的想法的模型显着优于基线，通过大幅度来实现新的最先进的结果，在推理期间没有任何额外的计算负担。我们提出的想法简单直观，可以随时实现。源代码和培训的型号涉及补充文件。

Arbitrary-oriented object detection is a fundamental task in visual scenes involving aerial images and scene text. In this report, we present PP-YOLOE-R, an efficient anchor-free rotated object detector based on PP-YOLOE. We introduce a bag of useful tricks in PP-YOLOE-R to improve detection precision with marginal extra parameters and computational cost. As a result, PP-YOLOE-R-l and PP-YOLOE-R-x achieve 78.14 and 78.28 mAP respectively on DOTA 1.0 dataset with single-scale training and testing, which outperform almost all other rotated object detectors. With multi-scale training and testing, PP-YOLOE-R-l and PP-YOLOE-R-x further improve the detection precision to 80.02 and 80.73 mAP. In this case, PP-YOLOE-R-x surpasses all anchor-free methods and demonstrates competitive performance to state-of-the-art anchor-based two-stage models. Further, PP-YOLOE-R is deployment friendly and PP-YOLOE-R-s/m/l/x can reach 69.8/55.1/48.3/37.1 FPS respectively on RTX 2080 Ti with TensorRT and FP16-precision. Source code and pre-trained models are available at https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection, which is powered by https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.