文献 | CVPR2025 | AeroGen: 边界框约束生成遥感目标检测图像, 代码开源

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转自： 遥感与深度学习 题目：AeroGen: Enhancing Remote Sensing Object Detection with Diffusion-Driven Data Generation 会议： Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2025 论文：https://arxiv.org/abs/2411.15497 代码：https://github.com/Sonettoo/AeroGen 年份：2025 单位：西安交通大学，西安电子科技大学，华为，中科院空天院 注：本篇由论文原作者审阅 创新点 提出AeroGen，一种布局可控的扩散生成模型：AeroGen 能够基于水平和旋转的边界框生成遥感目标检测（RSIOD）所需的高质量合成图像。这是首次在遥感目标检测任务中同时支持这两种边界框约束的生成模型。 构建端到端的数据增强框架：结合多样性约束生成器和筛选机制，提高生成数据的多样性和质量。采用双重筛选机制确保生成的图像在语义和布局上与真实数据一致。 提高遥感目标检测的性能：通过生成的高质量数据，显著提 ………………………………