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J-GLOBAL ID：202202229881304724   整理番号：22A0781156

Sim2空気-UAV監視のための合成空中データセット【JST・京大機械翻訳】

Sim2Air - Synthetic Aerial Dataset for UAV Monitoring

著者 (3件)： Barisic Antonella (LARICS Laboratory for Robotics and Intelligent Control Systems, Faculty of Electrical Engineering and Computing, University of Zagreb, Zagreb, Croatia) ,  Petric Frano (LARICS Laboratory for Robotics and Intelligent Control Systems, Faculty of Electrical Engineering and Computing, University of Zagreb, Zagreb, Croatia) ,  Bogdan Stjepan (LARICS Laboratory for Robotics and Intelligent Control Systems, Faculty of Electrical Engineering and Computing, University of Zagreb, Zagreb, Croatia)
資料名： IEEE Robotics and Automation Letters  (IEEE Robotics and Automation Letters)
巻： 7  号： 2  ページ： 3757-3764  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2448A  ISSN： 2377-3766  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本レターでは,UAV監視に適用するための合成空中データセットを生成する新しい方法を提案した。テクスチャランダム化を適用することにより,形状ベースオブジェクト表現を強調することを提案する。非定型テクスチャを除く形状,姿勢,照明,スケール,視点などのすべてのパラメータにおける光現実感を有する多様なデータセットを,3Dモデリングソフトウェア混合機において作成した。提案アプローチでは,物体のテクスチャが検出が困難な空中画像,即ち,画像の小部分のみを占める困難な照明とオブジェクトの2つの条件を特異的に目標とする。ランダムテクスチャを有する合成データ上で訓練されたYOLOとFaster R-CNN検出器の実験的評価は,実際の画像の2つのテストデータセット上で,動きぼけを伴うUAV-to-UAV画像を含む,2つのテストデータセット上のmAP値(YOLOの17と3.7パーセントポイント,Faster R-CNNの20と1.1パーセントポイント)の増加による著者らのアプローチを確認した。異なるドメインでの試験より,一般化能力が試験に置かれると結論づけると,形状ベース表現の利点がより明確である。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 混合装置 ,  *ソフトウェア ,  検出器
準シソーラス用語： 三次元モデリング ,  空中画像 ,  ランダム化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： UAV ,  データセット