Аннотация:В работе исследуется задача детектирования объектов на изображении. Во многих случаях детектирование объектов ограничивающими прямоугольниками со сторонами параллельными сторонам снимка является приемлемым, например, в случае обнаружения пешеходов или дорожных знаков. В сложных ситуациях прибегают к сегментации изображений (классификация каждого пикселя изображения). Однако в отдельных случаях, как при детектировании объектов на аэрофотоснимках, удобнее использовать повёрнутые прямоугольники. К сожалению, лучшие из существующих решений задачи детектирования не поддерживают подобный метод задания и выделения объектов.
В работе приводится измененная архитектура RetinaNet для поддержки предложенного метода детектирования, исправлена программная реализация для обучения и тестирования RetinaNet, проведено сравнение качества детектирования при двух подходах к выделению объектов (обычными и повернутыми прямоугольниками) на базе данных космических снимков DOTA, продемонстрировано улучшение по показателю mAP.