Der Artikel befasst sich mit dem Problem der Grenzwertdiskontinuität bei der Erkennung von ausgerichteten Objekten. Dieses Problem tritt auf, wenn Objekte in der Nähe des Winkelgrenzwerts rotieren und zu einer starken Mutation in der Winkelvorhersage führen.
Bisherige Methoden, die auf einer Glättung der Verlustfunktion an der Winkelgrenze basieren, lösen das Problem nicht wirklich. Die Autoren analysieren, dass der Schlüssel zur Lösung in der Kodierungsart der Glättungsfunktion liegt und nicht in der gemeinsamen oder unabhängigen Optimierung.
Die Autoren schlagen ein neuartiges Dual-Optimierungsparadigma für Winkel vor, bei dem die Umkehrbarkeit und die gemeinsame Optimierung von einer einzelnen Glättungsfunktion in zwei separate Entitäten aufgeteilt werden. Dadurch wird sowohl die Korrektur der Winkelgrenze als auch die Verknüpfung des Winkels mit anderen Parametern erreicht.
Umfangreiche Experimente auf mehreren Datensätzen zeigen, dass das Problem der Grenzwertdiskontinuität damit gut gelöst wird. Darüber hinaus werden typische IoU-ähnliche Methoden auf das gleiche Niveau verbessert, ohne dass ein offensichtlicher Leistungsunterschied auftritt.
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