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遥感图像对象检测(RSIOD)旨在识别和定位卫星或空中图像中的特定对象。但是,当前RSIOD数据集中存在标记数据的稀缺性,这显着限制了当前检测算法的性能。尽管现有技术,例如数据增强和半监督学习,可以在某种程度上减轻这种稀缺性问题,但它们在很大程度上依赖于高质量的标签数据,并且在稀有对象类中的性能差。为了打扮这个问题,本文提出了一个布局控制的扩散生成模型(即燃气。据我们所知,Aerogen是第一个同时支持水平和旋转边界箱状况生成的模型,从而实现了满足特定外部外部和对象类别要求的高质量合成图像的构成。此外,我们提出了一个端到端数据增强框架,该框架集成了多样性条件的发电机和过滤器 -

arxiv:2411.15497V2 [CS.CV] 2024年11月26日

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