点を軸に射影する：点-軸表現を用いた方向付きオブジェクト検出

本稿では、方向付き物体検出に向けた「点-軸表現（point-axis representation）」を提案する。この表現は、空間的広がりと形状の明示、および方向性の定義という二つの主要な要素（点と軸）を用いることで、高い柔軟性と幾何学的に直感的な特性を備えている。1）点は物体の空間的範囲および輪郭を定義し、詳細な形状情報を提供する。2）軸は物体の主方向性を定義し、正確な検出に不可欠な方向情報（オイエンテーション情報）を提供する。点-軸表現は位置と回転を分離することで、従来のバウンディングボックスベースのアプローチで頻発する損失関数の不連続性問題を解決する。さらに、追加のアノテーションを導入せずに効果的な最適化を実現するため、点集合学習を監視するための「マックス投影損失（max-projection loss）」と、頑健な軸表現学習を促進する「クロス軸損失（cross-axis loss）」を提案する。また、この表現を活用して、DETRフレームワークを自然に統合した「Oriented DETRモデル」を構築し、点-軸の高精度な予測とエンド・ツー・エンド検出を実現する。実験結果から、方向付き物体検出タスクにおいて顕著な性能向上が確認された。