论文标题：Arbitrary-Oriented Ship Detection through Center-Head Point Extraction 论文链接：https://arxiv.org/abs/2101.11189 作者单位：国防科技大学 表现SOTA！性能优于S2A-Net、RSDet和CSL等网络，并创建新的数据集：FGSD2021，共含636幅不同尺寸的图像，代码和数据集即将开源！

遥感图像中的船舶检测在军事和民用应用中起着至关重要的作用，近年来引起了越来越多的关注。但是，通常在一组预定义的旋转anchor上开发现有的多方向船舶检测方法。这些预定义的框不仅导致不正确的角度预测，而且还引入了额外的超参数和较高的计算成本。而且，现有方法还没有充分利用船体尺寸的先验知识，这阻碍了船舶检测精度的提高。为了解决上述问题，本文提出了一种基于中心点提取的检测器（CHPDet），以实现遥感图像中任意方向的舰船探测。我们的CHPDet将面向任意方向的船只公式化为带有航向点的旋转框，用于确定方向。执行关键点估计以找到船只的中心。然后，将船只的大小和航向点进行回归。最后，我们使用目标大小来调整结果。此外，我们引入了一个新的数据集FGSD2021，该数据集用于在固定ground样本距离（GSD）下进行遥感图像的多类任意方向的舰船检测。在两个舰船检测数据集（即FGSD2021和HRSC2016）上的实验结果表明，我们的CHPDet具有最先进的性能，可以很好地区分船头和船尾。该代码和数据集将公开提供。

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