AI用語集
人工知能の完全辞典
回転バウンディングボックス
中心、幅、高さ、および回転角度によって予測ボックスが定義される物体検知の一形態であり、細長い物体や傾いた物体をより適切に囲むことができる。
予測角度
バウンディングボックスの向きを決定するためにモデルが予測する角度の値（通常はラジアンまたは度数）。非軸方向の物体検知において不可欠である。
パラメトリック表現
4つの頂点の座標ではなく、パラメータのセット（x, y, w, h, θ）によって回転ボックスを記述する方法で、損失計算の最適化に寄与する。
角度回帰損失
予測された角度とバウンディングボックスの実際の角度とのずれにペナルティを課す特定のコスト関数。通常、L1損失またはL2損失に基づいている。
周期性の問題
角度θで向きが決められたボックスと、θ+πで向きが決められたボックスが同じボックスを表すという曖昧さ。角度回帰を複雑にし、特定の符号化戦略を必要とする。
サイン・コサイン符号化
π/2の境界における不連続性の問題を回避するために、sin(θ)とcos(θ)の値を使用して回転ボックスの角度を表現する手法。
回転IoU (Rotated IoU)
2つの回転バウンディングボックス間の交差部分と和集合部分の比率を計算する評価指標。それぞれの回転を考慮し、検出精度を測定する。
回転アンカー (Oriented Anchor)
異なるサイズ、アスペクト比、角度を持つ事前定義された参照ボックス。アンカーベースのモデルによって使用され、回転ボックスをより正確に予測する。
アンカーフリー方向検出
事前に定義されたアンカーボックスを使用せず、画像のキーポイントから回転ボックスのパラメータを直接予測する検出手法。
5パラメータ回帰
回転ボックスを定義する5つのパラメータ（中心座標、幅、高さ、回転角）を同時に予測するプロセス。
回転NMS
回転IoUを使用して方向付けられたボックス間の重なりを計算し、冗長な検出を排除するNon-Maximum Suppression（非最大抑制）アルゴリズムの変種。
角度フォーカル損失
角度の誤分類サンプルにより重みを与え、大きく傾いた物体に対するモデルの堅牢性を向上させる高度な損失関数。
マルチ方向検出
1つの画像内で様々な方向を持つ物体を検出するモデルの能力。自動運転システムや航空画像解析における重要な課題である。
方向特徴量集約
関心領域（ROI）から抽出された特徴量を、最終的な分類前に予測された方向に基づいて整列または変換する手法。
頂点回帰
5パラメータ回帰の代替案であり、回転ボックスの4つの頂点の座標を直接予測することで、形状の柔軟性を高める手法。
歪度損失
物体の主軸に対して向きが正しくない予測ボックスにペナルティを課し、予測の非対称性を測定する損失関数。
角度較正
モデルの系統的誤差を修正するために角度予測を微調整するポストプロセス、または専用のネットワーク層。多くの場合、精密な回帰に基づいている。