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摘要
传统目标检测器通过水平边界框(Horizontal Bounding Box, HBB)定位目标，在检测方向角任意、分布密集、长宽比大、背景复杂的目标时，往往精度较低、泛化能力较差。在边界框中增加不同旋转角度的旋转目标框可有效解决上述问题，其被广泛应用在遥感图像、场景文本图像、货架商品图像等目标检测领域，具有重要研究价值。目前大多数工作旨在构建不同的旋转目标检测模型，对现有模型的归纳总结及深入分析的综述性工作较少。为此，对旋转目标检测现有研究成果进行了详细综述。首先根据当前流行的目标框表征方式，将目标框分为旋转矩形框(Oriented Bounding Box, OBB)、四边形边界框(Quadrilateral Bounding Box, QBB)和点集(Point set) 3种类型，并比较了不同旋转目标检测算法的优缺点、网络结构和性能；其次分析了目前常用的旋转目标检测数据集和性能评价指标；最后对目前研究中存在的问题进行简要总结和讨论，并对未来的发展趋势进行展望。
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