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Idée - 회전 객체 탐지
회전 객체 탐지를 위한 종횡비 민감 지향 객체 탐지기 ARS-DETR
기존 회전 객체 탐지 방법들은 AP50 지표를 사용하지만, 이는 각도 편차에 대한 허용 범위가 크기 때문에 고정밀 회전 객체 탐지에 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 AP75와 같은 고정밀 지표를 사용하고, 종횡비 민감 각도 분류 기법(AR-CSL), 회전 변형 주의 모듈(RDA), 노이즈 제거 전략(DN), 종횡비 민감 가중치(ARW) 및 매칭(ARM)을 결합한 ARS-DETR을 제안한다. 실험 결과, ARS-DETR은 다양한 데이터셋에서 고정밀 회전 객체 탐지 성능을 크게 향상시켰다.
회전 객체 탐지를 위한 경계 불연속성 문제 재고
회전 객체 탐지기는 객체의 회전에 따라 예측된 경계 상자의 회전 각도가 안정적으로 유지되어야 하지만, 경계 각도 근처에서 심각한 각도 예측 오류가 발생하는 경계 불연속성 문제가 있다. 이 문제를 해결하기 위해 저자들은 각도 인코딩과 디코딩을 분리하는 이중 최적화 패러다임을 제안한다.
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