論文の概要: Fourier Series Coder: A Novel Perspective on Angle Boundary Discontinuity Problem for Oriented Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.20281v1
• Date: Wed, 22 Apr 2026 07:29:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-23 15:36:11.015418
• Title: Fourier Series Coder: A Novel Perspective on Angle Boundary Discontinuity Problem for Oriented Object Detection
• Title（参考訳）: フーリエ級数コーダ:オブジェクト指向物体検出のためのアングル境界不連続問題の新しい視点
• Authors: Minghong Wei, Pu Cao, Zhihao Chen, Zhiyuan Zang, Lu Yang, Qing Song,
• Abstract要約: Fourier Series Coder (FSC) は、連続的で可逆的で数学的に堅牢な角符号化-復号パラダイムを確立する軽量なプラグアンドプレイコンポーネントである。 その結果,FSCは総合的な性能が向上し,高精度検出の精度が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.238493492175993
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: With the rapid advancement of intelligent driving and remote sensing, oriented object detection has gained widespread attention. However, achieving high-precision performance is fundamentally constrained by the Angle Boundary Discontinuity (ABD) and Cyclic Ambiguity (CA) problems, which typically cause significant angle fluctuations near periodic boundaries. Although recent studies propose continuous angle coders to alleviate these issues, our theoretical and empirical analyses reveal that state-of-the-art methods still suffer from substantial cyclic errors. We attribute this instability to the structural noise amplification within their non-orthogonal decoding mechanisms. This mathematical vulnerability significantly exacerbates angular deviations, particularly for square-like objects. To resolve this fundamentally, we propose the Fourier Series Coder (FSC), a lightweight plug-and-play component that establishes a continuous, reversible, and mathematically robust angle encoding-decoding paradigm. By rigorously mapping angles onto a minimal orthogonal Fourier basis and explicitly enforcing a geometric manifold constraint, FSC effectively prevents feature modulus collapse. This structurally stabilized representation ensures highly robust phase unwrapping, intrinsically eliminating the need for heuristic truncations while achieving strict boundary continuity and superior noise immunity. Extensive experiments across three large-scale datasets demonstrate that FSC achieves highly competitive overall performance, yielding substantial improvements in high-precision detection. The code will be available at https://github.com/weiminghong/FSC.
• Abstract（参考訳）: 知的運転とリモートセンシングの急速な進歩により、オブジェクト指向物体検出が注目されている。 しかし、高精度な性能を達成するには、アングル境界不連続性(ABD)と周期的曖昧性(CA)の問題が基本であり、周期的境界付近で顕著な角度変動を引き起こす。 近年の研究では、これらの問題を緩和するための連続角コーダが提案されているが、理論的および実証的な分析により、最先端の手法が依然としてかなりの循環誤差に悩まされていることが明らかとなった。 この不安定性は,非直交復号機構における構造ノイズ増幅に起因している。 この数学的脆弱性は、特に正方形の物体に対する角偏差を著しく悪化させる。 これを解決するために,FSC (Fourier Series Coder) という,連続的かつ可逆的で数学的に堅牢なエンコーディング・デコーディングパラダイムを確立する軽量なプラグイン・アンド・プレイコンポーネントを提案する。 角度を最小の直交フーリエ基底に厳密にマッピングし、幾何多様体の制約を明示的に強制することにより、FSCは特徴率の崩壊を効果的に防止する。 この構造的に安定化された表現は、厳密な境界連続性と優れたノイズ免疫を達成しつつ、本質的にヒューリスティックな切り離しの必要性を無くし、非常に堅牢な位相解離を保証する。 3つの大規模データセットにわたる大規模な実験により、FSCは高い競争力を持つ全体的な性能を達成し、高精度検出を大幅に改善することを示した。 コードはhttps://github.com/weiminghong/FSC.comで入手できる。

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