Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unsupervised Vehicle Counting via Multiple Camera Domain Adaptation

論文の概要: Unsupervised Vehicle Counting via Multiple Camera Domain Adaptation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.09251v2
Date: Sun, 13 Sep 2020 17:34:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-11 18:01:44.826968
Title: Unsupervised Vehicle Counting via Multiple Camera Domain Adaptation
Title（参考訳）: マルチカメラ領域適応による無人車両計数
Authors: Luca Ciampi and Carlos Santiago and Joao Paulo Costeira and Claudio Gennaro and Giuseppe Amato
Abstract要約: 市民の生活の質と都市環境を改善するためには, 都市内の車両流のモニタリングが不可欠である。画像のヒンジを大量の注釈付きデータにカウントする現在の技術は、新しいカメラがシステムに追加されるにつれて、都市規模へのスケーラビリティを損なう。我々は,複数のカメラ領域を適応させてラベル付きデータが少ない画像に基づく車両密度推定器を設計するための新しい手法を提案し,議論する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.730985797769764
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Monitoring vehicle flows in cities is crucial to improve the urban environment and quality of life of citizens. Images are the best sensing modality to perceive and assess the flow of vehicles in large areas. Current technologies for vehicle counting in images hinge on large quantities of annotated data, preventing their scalability to city-scale as new cameras are added to the system. This is a recurrent problem when dealing with physical systems and a key research area in Machine Learning and AI. We propose and discuss a new methodology to design image-based vehicle density estimators with few labeled data via multiple camera domain adaptations.
Abstract（参考訳）: 市民の生活の質と都市環境を改善するためには, 都市内の車両流のモニタリングが不可欠である。画像は、広範囲の車両の流れを知覚し、評価するのに最も適している。画像のヒンジを大量の注釈付きデータにカウントする現在の技術は、新しいカメラがシステムに追加されるにつれて、都市規模へのスケーラビリティを損なう。これは、物理システムと機械学習とAIにおける重要な研究領域を扱う際に、繰り返し発生する問題である。本稿では,複数カメラ領域の適応によるラベル付きデータが少ない画像に基づく車両密度推定器の設計手法を提案する。

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