論文の概要: EAGLE: Large-scale Vehicle Detection Dataset in Real-World Scenarios using Aerial Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.06124v3
• Date: Mon, 23 Nov 2020 21:45:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 05:55:13.718630
• Title: EAGLE: Large-scale Vehicle Detection Dataset in Real-World Scenarios using Aerial Imagery
• Title（参考訳）: EAGLE:空中画像を用いた実世界シナリオにおける大規模車両検出データセット
• Authors: Seyed Majid Azimi, Reza Bahmanyar, Corenin Henry and Franz Kurz
• Abstract要約: 航空画像における物体方向情報を用いた多種多様な車両検出のための大規模データセットを提案する。 様々なカメラセンサー、解像度、飛行高度、天候、照明、ヘイズ、シャドウ、時間、都市、国、オクルージョン、カメラアングルを備えた、さまざまな現実世界の状況からなる高解像度の空中画像が特徴である。 215,986のインスタンスに4つのポイントと向きで定義された向き付きバウンディングボックスがアノテートされており、このタスクでこれまでで最大のデータセットとなっている。 また、ヘイズやシャドウ除去の研究や、超高解像度やインペイントの応用も支援している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8902657229395894
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Multi-class vehicle detection from airborne imagery with orientation estimation is an important task in the near and remote vision domains with applications in traffic monitoring and disaster management. In the last decade, we have witnessed significant progress in object detection in ground imagery, but it is still in its infancy in airborne imagery, mostly due to the scarcity of diverse and large-scale datasets. Despite being a useful tool for different applications, current airborne datasets only partially reflect the challenges of real-world scenarios. To address this issue, we introduce EAGLE (oriEnted vehicle detection using Aerial imaGery in real-worLd scEnarios), a large-scale dataset for multi-class vehicle detection with object orientation information in aerial imagery. It features high-resolution aerial images composed of different real-world situations with a wide variety of camera sensor, resolution, flight altitude, weather, illumination, haze, shadow, time, city, country, occlusion, and camera angle. The annotation was done by airborne imagery experts with small- and large-vehicle classes. EAGLE contains 215,986 instances annotated with oriented bounding boxes defined by four points and orientation, making it by far the largest dataset to date in this task. It also supports researches on the haze and shadow removal as well as super-resolution and in-painting applications. We define three tasks: detection by (1) horizontal bounding boxes, (2) rotated bounding boxes, and (3) oriented bounding boxes. We carried out several experiments to evaluate several state-of-the-art methods in object detection on our dataset to form a baseline. Experiments show that the EAGLE dataset accurately reflects real-world situations and correspondingly challenging applications.
• Abstract（参考訳）: 高度推定を伴う空中画像からのマルチクラス車両検出は,交通監視や災害管理に応用される近距離・遠隔領域において重要な課題である。 過去10年間、私たちは地上画像における物体検出の著しい進歩を目の当たりにしてきたが、多種多様な大規模データセットの不足により、まだ空中画像の初期段階にある。 さまざまなアプリケーションに有用なツールであるにも関わらず、現在の空中データセットは、実際のシナリオの課題を部分的に反映しているに過ぎない。 この問題に対処するために,空中画像におけるオブジェクト指向情報を用いた多クラス車両検出のための大規模データセットであるEAGLE(OriEnted Vehicle Detection using Aerial imaGery in real-worLd scEnarios)を導入する。 様々なカメラセンサー、解像度、飛行高度、天候、照明、ヘイズ、シャドウ、時間、都市、国、オクルージョン、カメラアングルを備えた、さまざまな現実世界の状況からなる高解像度の空中画像が特徴である。 アノテーションは、小車や大車クラスの航空画像の専門家によって行われた。 EAGLEには、215,986のインスタンスに4つのポイントと向きで定義された向き付きバウンディングボックスがアノテートされており、このタスクでこれまでで最大のデータセットとなっている。 また、ヘイズやシャドウ除去の研究や、超高解像度やインペイントの応用もサポートする。 我々は,(1)水平有界ボックスによる検出,(2)回転有界ボックス,(3)指向有界ボックスの3つのタスクを定義する。 我々は,本データセットにおけるオブジェクト検出における最先端手法の評価を行い,ベースラインを形成する。 EAGLEデータセットは現実世界の状況とそれに伴う課題を正確に反映している。

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