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Wholly-WOOD: Comprehensive Utilization of Diversified Quality Labels for Weakly Supervised Oriented Object Detection
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了在弱监督学习中利用多种标注形式（如点、水平框、旋转框）提升定向物体检测性能。提出的Wholly-WOOD框架表明，仅用水平框训练即可接近旋转框模型的效果，显著降低对旋转标注的依赖，为定向物体检测提供了新方向，尤其在减少标注成本方面具有重要意义。
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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（点、水平框、旋转框及其组合）来提高定向物体检测的性能。
- 提出的Wholly-WOOD框架表明，仅用水平框训练即可接近旋转框模型的效果。
- 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。
- Wholly-WOOD框架在减少标注成本方面具有重要意义，尤其适用于遥感及其他领域的检测。
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