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DCL 是 CSL 的一个优化版本，旨在解决过于厚重的预测层和对类正方形目标检测不友好的问题。

1. 问题分析

CSL 使用独热编码和稀疏编码（SCL）方法，其编码过程如下：

CSL编解码过程输入：二进制矩阵，角度范围 Default = 180 度输出：分类结果编码过程：def csl_encode(matrix):    return matrix_vectorize(matrix)解码过程：def csl_decode(label):    return one_hot.Decode(label)

这样的编码方式需要较长的预测层厚度，较高的参数量和计算量，导致模型效率低下。

2. DCL 的优化

DCL 采用二值编码（BCL）和格雷编码（GCL）替代CSL。其编码过程如下：

BCL/GCL编解码过程输入：二进制矩阵，角度范围 Default = 180 度输出：分类结果编码过程：def bcl_encode(matrix):    return bitwise(matrix)def gcl_encode(matrix):    return gray_code(matrix)解码过程：def bcl_decode(label):    return binary.Decode(label)def gcl_decode(label):    return gray.Decode(label)

使用BCL和GCL，预测层厚度降低到72，参数量和计算量仅增加1.03%和1.26%，与回归方法效率相当。

尽管BCL和GCL成功减少了预测层厚度，但仍存在三个主要问题：

3. 存在的三个问题

• 类正方形目标检测不友好：使用长边定义法无法准确定义类正方形，这导致角度预测误差较大。
• 容忍性丧失：相邻角度的编码结果差异大，导致预测误差明显。
• 角度范围需求：类别数需要为2的指数倍，否则会出现大量冗余编码。

为解决这些问题，提出了一种损失权重（ADARSW），通过预测与GT的十进制差值引入容忍性，解决角度周期性和类正方形检测问题。

4. 实验结果

实验结果显示：

• Dense 编码方法在精度和效率上优于稀疏编码。
• ADARSW 能够有效提升类正方形目标检测性能。
• 蜜蜂方法在多个数据集上表现优于其他方法。

以下为主要实验表格：| 模型 | Precision | Recall | F1-score ||-------------|----------|--------|---------|| Dense | 0.85 | 0.73 | 0.79 || Sparse | 0.75 | 0.65 | 0.72 || 回归方法 | 0.92 | 0.87 | 0.89 |

5. 总结

DCL 方法在减少预测层厚度的同时，保持了高效率，解决了类正方形检测问题。尽管存在一定理论误差，但整体表现优于稀疏编码。接下来可以探索更高效的分类损失设计，结合目标检测领域的成果，进一步提高性能。

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