論文の概要: Object Detection in the Context of Mobile Augmented Reality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.06655v1
• Date: Sat, 15 Aug 2020 05:15:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 21:01:59.037253
• Title: Object Detection in the Context of Mobile Augmented Reality
• Title（参考訳）: モバイル拡張現実における物体検出
• Authors: Xiang Li and Yuan Tian and Fuyao Zhang and Shuxue Quan and Yi Xu
• Abstract要約: 本稿では,VIOから得られる幾何学的情報とオブジェクト検出器からの意味情報を組み合わせて,モバイルデバイス上での物体検出性能を向上させる手法を提案する。 提案手法は,(1)画像配向補正法,(2)スケールベースフィルタリング法,(3)オンライン意味地図の3つの構成要素を含む。 その結果,汎用物体検出器の精度をデータセット上で12%向上できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.49070406578342
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the past few years, numerous Deep Neural Network (DNN) models and frameworks have been developed to tackle the problem of real-time object detection from RGB images. Ordinary object detection approaches process information from the images only, and they are oblivious to the camera pose with regard to the environment and the scale of the environment. On the other hand, mobile Augmented Reality (AR) frameworks can continuously track a camera's pose within the scene and can estimate the correct scale of the environment by using Visual-Inertial Odometry (VIO). In this paper, we propose a novel approach that combines the geometric information from VIO with semantic information from object detectors to improve the performance of object detection on mobile devices. Our approach includes three components: (1) an image orientation correction method, (2) a scale-based filtering approach, and (3) an online semantic map. Each component takes advantage of the different characteristics of the VIO-based AR framework. We implemented the AR-enhanced features using ARCore and the SSD Mobilenet model on Android phones. To validate our approach, we manually labeled objects in image sequences taken from 12 room-scale AR sessions. The results show that our approach can improve on the accuracy of generic object detectors by 12% on our dataset.
• Abstract（参考訳）: 近年,RGB画像からのリアルタイム物体検出問題に対処するために,多数のディープニューラルネットワーク(DNN)モデルとフレームワークが開発されている。 通常の物体検出は、画像のみからの処理情報にアプローチし、環境や環境の規模に関してカメラのポーズに不自由である。 一方、モバイル拡張現実(AR)フレームワークは、シーン内のカメラのポーズを継続的に追跡することができ、視覚慣性オドメトリー(VIO)を用いて環境の正確なスケールを推定することができる。 本稿では,vioからの幾何情報と物体検出器からの意味情報を組み合わせて,モバイルデバイス上での物体検出性能を向上させる新しい手法を提案する。 提案手法は,(1)画像配向補正法,(2)スケールベースフィルタリング法,(3)オンライン意味地図の3つの構成要素を含む。 各コンポーネントは、VIOベースのARフレームワークの異なる特性を利用する。 我々は,ARCore と SSD Mobilenet モデルを Android 携帯上で実装した。 提案手法を検証するため,12部屋規模のARセッションから得られた画像列にオブジェクトを手動でラベル付けした。 その結果,汎用物体検出器の精度をデータセット上で12%向上できることがわかった。

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