OBB中的连续性问题

首先，我们要明白为什么obb检测中不连续问题会一直无法得到根本解决。

在传统的obb表示方法中，由五个变量来确定一个正确的obb框，即（x，y，w，h，θ）

而obb的不连续性就来源于角度的周期性和边长的交换性

角度的周期性

我们定义角度的范围是-90~90°之间，当一个obb框的角度从-90旋转到1°时，我们肉眼来看两个obb框其实是没有任何区别的，也就是说可以认为这两个框是一样的。但是在我们的编码中，θ确产生了很大的变化。角度由-90°到1°之间跨越了一个周期，在损失函数中，神经网络会认为第二个框产生了相当大的误差，从而对第二个框进行剧烈的惩罚，但实际上两个框就是紧挨着的，完全可以认为是正确的框。

边长的交换性

先介绍计算机中为什么需要边长的交换性

在我们人类的几何知识中，一个矩形的长和宽是固定不动的。宽就是短的边，高就是长的边。但是在计算机的定义中，我们表示一个矩阵是由宽高和角度来定义的。假定一个细长的矩阵里在水平面上，我们通常就可以用w ，h ，θ=0°来对这个矩阵来定义。如果这个矩阵旋转到水平状态，如果依然保持原来的宽高来定义，那么此时的θ就会来到90°。但是在opencv的定义中，你的角度都是有范围的，比如-9090 甚者090 。为了保证你的θ不超过这个范围，计算机就会自动交换宽高的定义。宽变高，高变宽，θ也就从90降到了0，规避了角度超出范围的风险。

然后是为什么边长交换性会带来不连续性问题

​ 正是因为这个特性，当一个矩阵在旋转过程中触发了旋转交换性，w h sigema三个数的数值都会发生很大的变化，和角度周期性一致，明明两个矩阵只是旋转了一点点，但是俩者表示的编码却相差极大，如果这个时候依然使用传统的L1loss，那么就会对矩阵产生很大的惩罚，不利于模型的训练。