論文の概要: Polarimetric image augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.11044v2
• Date: Fri, 10 Jul 2020 15:12:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 09:25:19.011017
• Title: Polarimetric image augmentation
• Title（参考訳）: ポラリメトリック画像増強
• Authors: Marc Blanchon, Olivier Morel, Fabrice Meriaudeau, Ralph Seulin, D\'esir\'e Sidib\'e
• Abstract要約: 反射鏡は都市環境における 自律的なナビゲーションを阻害します 本稿では,偏光データに適用した正規化拡張手法により,ディープラーニングモデルを強化することを提案する。 実世界データにおける非強化トレーニングと正規化トレーニングの間には,平均18.1%のIoU改善が観察されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7559720049837457
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robotics applications in urban environments are subject to obstacles that exhibit specular reflections hampering autonomous navigation. On the other hand, these reflections are highly polarized and this extra information can successfully be used to segment the specular areas. In nature, polarized light is obtained by reflection or scattering. Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs) have shown excellent segmentation results, but require a significant amount of data to achieve best performances. The lack of data is usually overcomed by using augmentation methods. However, unlike RGB images, polarization images are not only scalar (intensity) images and standard augmentation techniques cannot be applied straightforwardly. We propose to enhance deep learning models through a regularized augmentation procedure applied to polarimetric data in order to characterize scenes more effectively under challenging conditions. We subsequently observe an average of 18.1% improvement in IoU between non augmented and regularized training procedures on real world data.
• Abstract（参考訳）: 都市環境におけるロボティクスの応用は、自律的なナビゲーションを妨げる特異な反射を示す障害にさらされる。 一方、これらの反射は高度に偏光化されており、この余分な情報はスペクトル領域を分割するのにうまく利用できる。 自然界では、偏光は反射または散乱によって得られる。 ディープ畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)は優れたセグメンテーション結果を示しているが、最高のパフォーマンスを達成するには大量のデータが必要である。 データ不足は通常、拡張メソッドを使用することで克服される。 しかし、RGB画像とは異なり、偏光画像はスカラー(強度)画像ばかりでなく、標準拡張技術は簡単には適用できない。 本研究では,難易度条件下でのシーンをより効果的に特徴付けるために,偏光データに適用した正規化拡張手法によりディープラーニングモデルを強化することを提案する。 その後、実世界データにおける非強化トレーニングと正規化トレーニングの間に平均18.1%のIoU改善が観察された。

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