Phase-Shifting Coder: Predicting Accurate Orientation in Oriented Object Detection

要約

コンピュータ ビジョンの活発な開発に伴い、指向性オブジェクト検出が徐々に注目されてきました。
この論文では、位相シフト コーダー (PSC) という名前の新しい微分可能な角度コーダーが、2 周波数バージョンの PSCD と共に、オブジェクトの向きを正確に予測するために提案されています。
異なるサイクルの回転周期性を異なる周波数の位相にマッピングすることにより、方向付けられたオブジェクト検出におけるさまざまな周期的ファジー問題の統一されたフレームワークを提供します。
このようなフレームワークでは、境界の不連続性や正方形のような問題など、指向性のあるオブジェクト検出で一般的な問題が、統一された形式でエレガントに解決されます。
3 つのデータセットの視覚的分析と実験は、私たちのアプローチの有効性と可能性を証明しています。
高品質の境界ボックスを必要とするシナリオに直面した場合、提案された方法は競争力のあるパフォーマンスを提供することが期待されます。
コードは https://github.com/open-mmlab/mmrotate で公開されています。

要約(オリジナル)

With the vigorous development of computer vision, oriented object detection has gradually been featured. In this paper, a novel differentiable angle coder named phase-shifting coder (PSC) is proposed to accurately predict the orientation of objects, along with a dual-frequency version PSCD. By mapping rotational periodicity of different cycles into phase of different frequencies, we provide a unified framework for various periodic fuzzy problems in oriented object detection. Upon such framework, common problems in oriented object detection such as boundary discontinuity and square-like problems are elegantly solved in a unified form. Visual analysis and experiments on three datasets prove the effectiveness and the potentiality of our approach. When facing scenarios requiring high-quality bounding boxes, the proposed methods are expected to give a competitive performance. The codes are publicly available at https://github.com/open-mmlab/mmrotate.

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