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Wholly-WOOD：全面利用多样化质量标签进行弱监督定向物体检测
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文探讨了在弱监督学习中如何通过多种标注形式提升定向物体检测的性能。作者利用Wholly-WOOD框架，展示了仅用水平框训练即可接近旋转框模型的效果，显著减少了对旋转标注的依赖，为定向物体检测开辟了新方向。
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关键要点
- 本文研究了在弱监督学习中如何有效利用多种标注形式来提高定向物体检测的性能。
- 作者提出了Wholly-WOOD框架，展示了仅使用水平框进行训练的效果。
- 使用水平框训练的模型在遥感及其他领域的检测效果接近使用旋转框训练的模型。
- 该研究显著减少了对旋转标注的依赖，为定向物体检测提供了新方向。
- 研究在减少标注成本方面具有重要意义。
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