論文の概要: Point2RBox-v2: Rethinking Point-supervised Oriented Object Detection with Spatial Layout Among Instances

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04268v2
• Date: Fri, 07 Feb 2025 02:23:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 11:34:38.158485
• Title: Point2RBox-v2: Rethinking Point-supervised Oriented Object Detection with Spatial Layout Among Instances
• Title（参考訳）: Point2RBox-v2: インスタンス間の空間レイアウトによる点教師付きオブジェクト指向オブジェクト検出の再考
• Authors: Yi Yu, Botao Ren, Peiyuan Zhang, Mingxin Liu, Junwei Luo, Shaofeng Zhang, Feipeng Da, Junchi Yan, Xue Yang,
• Abstract要約: ここでは,P2RBox-v2という,点教師付きOOD学習インスタンス間の空間的レイアウトを探索する手法を提案する。 私たちのソリューションはエレガントで軽量ですが、特に密集したシーンでは、競争力のあるパフォーマンスが期待できます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.80161958767447
• License:
• Abstract: With the rapidly increasing demand for oriented object detection (OOD), recent research involving weakly-supervised detectors for learning OOD from point annotations has gained great attention. In this paper, we rethink this challenging task setting with the layout among instances and present Point2RBox-v2. At the core are three principles: 1) Gaussian overlap loss. It learns an upper bound for each instance by treating objects as 2D Gaussian distributions and minimizing their overlap. 2) Voronoi watershed loss. It learns a lower bound for each instance through watershed on Voronoi tessellation. 3) Consistency loss. It learns the size/rotation variation between two output sets with respect to an input image and its augmented view. Supplemented by a few devised techniques, e.g. edge loss and copy-paste, the detector is further enhanced. To our best knowledge, Point2RBox-v2 is the first approach to explore the spatial layout among instances for learning point-supervised OOD. Our solution is elegant and lightweight, yet it is expected to give a competitive performance especially in densely packed scenes: 62.61%/86.15%/34.71% on DOTA/HRSC/FAIR1M. Code is available at https://github.com/VisionXLab/point2rbox-v2.
• Abstract（参考訳）: オブジェクト指向物体検出(OOD)の需要が急速に高まる中、ポイントアノテーションからOODを学習するための弱い教師付き検出器に関する最近の研究が注目されている。 本稿では、インスタンス間のレイアウトとPoint2RBox-v2を併用して、この困難なタスク設定を再考する。 中心となる原則は3つある。 1)ガウス重なり損失。 オブジェクトを2次元ガウス分布として扱い、オーバーラップを最小限にすることで、各インスタンスの上限を学習する。 2)ヴォロノイ水害。 ボロノイテッセルレーションの流域を通して各インスタンスの低い境界を学習する。 3)一貫性の喪失。 入力画像とその拡張ビューに関して、2つの出力セット間のサイズ/回転変動を学習する。 エッジの喪失やコピーペーストなど、いくつかの工夫された技術によって補われ、検出器はさらに強化されている。 我々の知る限り、Point2RBox-v2は、ポイント管理OODを学習するためのインスタンス間の空間的レイアウトを探索する最初のアプローチである。 我々のソリューションはエレガントで軽量だが、特に62.61%/86.15%/34.71%という密集したシーンでは、DOTA/HRSC/FAIR1M上での競争性能が期待できる。 コードはhttps://github.com/VisionXLab/point2rbox-v2.comで入手できる。

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