解读Learning High-Precision Bounding Box for Rotated Object Detection via Kullback-Leibler Divergence

Rating: ⭐⭐⭐⭐
conference: NeuraIPS

上交大佬的NIPS作，可以去GitHub关注一下这个大佬！

yangxue0827 - Overview

MMRotate据说也是上交和商汤合作的，之后的几篇都会优先更新里面的实现。

https://github.com/open-mmlab/mmrotate

总体感受：文章的思想确实很不错，但有些句子读起来就有点秀英文的意思，表达地并不是很确切（动词）和简练（一些比喻）。注意不是我多厉害，只是前两天看了例如Swin这类的Best Paper的直观对比感受。但是从GWD延伸到KLD改loss的思路值得我们学习，也从侧面说明中NIPS需要的数学作为支撑，深度学习的优化问题也需要数学去做改进。

两种形式的KLD对实验结果没有影响，所以使得效果变好的应该是KLD的尺度不变性（我的想法）。作者解释说KLD的好处在于让参数在优化时产生关联。

其中一部分数学知识我也没学到过（或者信号处理跟概率统计相关的），也就是我们到研究生博士生也不能停止数学，诸君共勉。

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