論文の概要: Learning from THEODORE: A Synthetic Omnidirectional Top-View Indoor Dataset for Deep Transfer Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.05719v1
• Date: Wed, 11 Nov 2020 11:46:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 00:15:48.805399
• Title: Learning from THEODORE: A Synthetic Omnidirectional Top-View Indoor Dataset for Deep Transfer Learning
• Title（参考訳）: THEODOREから学ぶ: 深層移動学習のための合成一方向トップビュー屋内データセット
• Authors: Tobias Scheck, Roman Seidel, Gangolf Hirtz
• Abstract要約: TheODOREは,14種類の高解像度魚眼画像10万点を含む,新しい大規模屋内データセットである。 リビングルーム、異なる人間キャラクター、インテリアテクスチャの3D仮想環境を作成します。 我々のデータセットは、オブジェクト検出のための微調整CNNに適していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.297070083645049
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent work about synthetic indoor datasets from perspective views has shown significant improvements of object detection results with Convolutional Neural Networks(CNNs). In this paper, we introduce THEODORE: a novel, large-scale indoor dataset containing 100,000 high-resolution diversified fisheye images with 14 classes. To this end, we create 3D virtual environments of living rooms, different human characters and interior textures. Beside capturing fisheye images from virtual environments we create annotations for semantic segmentation, instance masks and bounding boxes for object detection tasks. We compare our synthetic dataset to state of the art real-world datasets for omnidirectional images. Based on MS COCO weights, we show that our dataset is well suited for fine-tuning CNNs for object detection. Through a high generalization of our models by means of image synthesis and domain randomization, we reach an AP up to 0.84 for class person on High-Definition Analytics dataset.
• Abstract（参考訳）: 人工屋内データセットに関する最近の研究は、畳み込みニューラルネットワーク(cnns)を用いた物体検出結果の大幅な改善を示している。 本稿では,14種類の高解像度魚眼画像10万点を含む,新しい大規模屋内データセットTheODOREを紹介する。 この目的のために、我々はリビングルームの3次元仮想環境、異なる人間キャラクター、インテリアテクスチャを作成します。 仮想環境から魚眼画像をキャプチャする以外に、セマンティックセグメンテーション、インスタンスマスク、オブジェクト検出タスクのバウンディングボックス用のアノテーションを作成しています。 合成データセットと全方位画像のアート実世界のデータセットの状態を比較した。 MS COCO重みに基づいて、我々のデータセットはオブジェクト検出のための微調整CNNに適していることを示す。 画像合成と領域ランダム化によるモデルの高一般化により、高精細分析データセット上のクラスパーソンに対して最大0.84までAPに達する。

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