Fugu-MT 論文翻訳(概要): Drone-based RGB-Infrared Cross-Modality Vehicle Detection via Uncertainty-Aware Learning

論文の概要: Drone-based RGB-Infrared Cross-Modality Vehicle Detection via Uncertainty-Aware Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.02437v2
Date: Thu, 14 Oct 2021 06:38:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-26 07:01:47.388853
Title: Drone-based RGB-Infrared Cross-Modality Vehicle Detection via Uncertainty-Aware Learning
Title（参考訳）: ドローンを用いた不確実性学習によるRGB赤外線クロスモダリティ車両検出
Authors: Yiming Sun, Bing Cao, Pengfei Zhu, Qinghua Hu
Abstract要約: ドローンによる車両検出は、空中画像中の車両の位置とカテゴリーを見つけることを目的としている。我々はDroneVehicleと呼ばれる大規模ドローンベースのRGB赤外線車両検出データセットを構築した。私たちのDroneVehicleは28,439RGBの赤外線画像を収集し、都市道路、住宅地、駐車場、その他のシナリオを昼から夜までカバーしています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 59.19469551774703
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Drone-based vehicle detection aims at finding the vehicle locations and categories in an aerial image. It empowers smart city traffic management and disaster rescue. Researchers have made mount of efforts in this area and achieved considerable progress. Nevertheless, it is still a challenge when the objects are hard to distinguish, especially in low light conditions. To tackle this problem, we construct a large-scale drone-based RGB-Infrared vehicle detection dataset, termed DroneVehicle. Our DroneVehicle collects 28, 439 RGB-Infrared image pairs, covering urban roads, residential areas, parking lots, and other scenarios from day to night. Due to the great gap between RGB and infrared images, cross-modal images provide both effective information and redundant information. To address this dilemma, we further propose an uncertainty-aware cross-modality vehicle detection (UA-CMDet) framework to extract complementary information from cross-modal images, which can significantly improve the detection performance in low light conditions. An uncertainty-aware module (UAM) is designed to quantify the uncertainty weights of each modality, which is calculated by the cross-modal Intersection over Union (IoU) and the RGB illumination value. Furthermore, we design an illumination-aware cross-modal non-maximum suppression algorithm to better integrate the modal-specific information in the inference phase. Extensive experiments on the DroneVehicle dataset demonstrate the flexibility and effectiveness of the proposed method for crossmodality vehicle detection. The dataset can be download from https://github.com/VisDrone/DroneVehicle.
Abstract（参考訳）: ドローンによる車両検出は、空中画像中の車両の位置とカテゴリーを見つけることを目的としている。スマートシティの交通管理と災害救助を行う。研究者はこの地域で多くの努力を積み重ね、かなりの進歩を遂げた。しかし、特に低照度環境では、物体が区別が難しい場合、これは依然として課題である。この問題に対処するために,ドローンベースのrgb-infrared vehicle detection dataset(dronevehicle)を構築した。私たちのDroneVehicleは28,439RGBの赤外線画像を収集し、都市道路、住宅地、駐車場、その他のシナリオを昼から夜までカバーしています。 rgb画像と赤外線画像のギャップが大きいため、クロスモーダル画像は効果的な情報と冗長な情報の両方を提供する。このジレンマに対処するため,低照度条件下での検出性能を著しく向上させることができるクロスモーダル画像から補完情報を抽出する不確実性を考慮したクロスモーダル車両検出(UA-CMDet)フレームワークを提案する。不確実性認識モジュール(UAM)は、各モダリティの不確実性重みを定量化するために設計されており、これは、IoU(クロスモーダル・インターセクション)とRGB照明値によって計算される。さらに,照度を考慮したクロスモーダル非最大抑圧アルゴリズムを設計し,推論フェーズにおけるモーダル固有情報をよりよく統合する。 dronevehicleデータセットに関する広範囲な実験により,提案手法の柔軟性と有効性が実証された。データセットはhttps://github.com/VisDrone/DroneVehicleからダウンロードできる。

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