경계상자를 넘어서: 방향성 및 고밀도로 배치된 객체 탐지를 위한 볼록 껍질 특징 적응

정렬된 및 밀집된 객체를 탐지하는 것은 객체 간 수신 영역의 겹침으로 인해 발생하는 공간적 특징의 앨리어싱 문제로 인해 여전히 도전적인 과제이다. 본 논문에서는 정렬된 및 밀집된 객체 레이아웃에 맞춰 합성곱 특징을 구성하기 위한 볼록 껍질 특징 적응(Convex-Hull Feature Adaptation, CFA) 방법을 제안한다. CFA는 볼록 껍질 특징 표현에 기반하며, 이는 볼록 교차 유니온(Convex Intersection over Union, CIoU)에 의해 안내되는 동적으로 예측된 특징 점들을 정의하여 객체의 범위를 경계짓는다. CFA는 볼록 껍질 집합을 구성하고 긍정적 또는 부정적 볼록 껍질을 동적으로 분할함으로써 최적의 특징 할당을 추구한다. 중첩된 볼록 껍질과 객체를 동시에 고려하고, 여러 객체에 의해 공유되는 볼록 껍질에 대해 페널티를 적용함으로써, CFA는 최적의 특징 적응을 향해 공간적 특징 앨리어싱을 완화한다. DOTA 및 SKU110K-R 데이터셋에서의 실험 결과, CFA는 기준선 방법을 크게 능가하며, 새로운 최고 성능의 탐지 성능을 달성하였다.