本研究提出了Point2RBox-v2方法，解决了基于点标注的定向物体检测中的实例空间布局问题。通过引入多种损失函数，该方法在密集场景中的检测精度达到62.61%/86.15%/34.71%。此研究为弱监督学习提供了新思路，具有重要的应用潜力。