論文の概要: TrashCan: A Semantically-Segmented Dataset towards Visual Detection of Marine Debris

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.08097v1
• Date: Thu, 16 Jul 2020 04:19:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-09 23:51:44.851509
• Title: TrashCan: A Semantically-Segmented Dataset towards Visual Detection of Marine Debris
• Title（参考訳）: TrashCan: 海藻の視覚的検出に向けたセマンティックセグメンテーションデータセット
• Authors: Jungseok Hong, Michael Fulton, and Junaed Sattar
• Abstract要約: TrashCanは、さまざまなソースから収集された水中ゴミの大規模なデータセットである。 ロボットの配置に適した効率的で正確なゴミ検出手法を開発することが目的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.119080859422127
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents TrashCan, a large dataset comprised of images of underwater trash collected from a variety of sources, annotated both using bounding boxes and segmentation labels, for development of robust detectors of marine debris. The dataset has two versions, TrashCan-Material and TrashCan-Instance, corresponding to different object class configurations. The eventual goal is to develop efficient and accurate trash detection methods suitable for onboard robot deployment. Along with information about the construction and sourcing of the TrashCan dataset, we present initial results of instance segmentation from Mask R-CNN and object detection from Faster R-CNN. These do not represent the best possible detection results but provides an initial baseline for future work in instance segmentation and object detection on the TrashCan dataset.
• Abstract（参考訳）: 本論文は, 各種資料から収集した水中ゴミの画像からなる大規模データセットであるgascanを, 境界ボックスとセグメンテーションラベルを用いてアノテートし, 海洋ゴミのロバスト検出装置の開発を行った。 データセットには、異なるオブジェクトクラスの設定に対応する2つのバージョンがある。 最終的な目標は、ロボットの配置に適した効率的で正確なゴミ検出方法を開発することである。 TrashCanデータセットの構築とソーシングに関する情報とともに、Mask R-CNNからのインスタンスセグメンテーションとFaster R-CNNからのオブジェクト検出の初期結果を示す。 これらは最高の検出結果を示すものではないが、TrashCanデータセットのインスタンスセグメンテーションとオブジェクト検出における将来の作業のための最初のベースラインを提供する。

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