論文の概要: An Analysis of Deep Object Detectors For Diver Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.05701v1
• Date: Wed, 25 Nov 2020 01:50:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-21 03:39:21.584630
• Title: An Analysis of Deep Object Detectors For Diver Detection
• Title（参考訳）: ダイバー検出のための深部物体検出装置の解析
• Authors: Karin de Langis, Michael Fulton, Junaed Sattar
• Abstract要約: ビデオから得られたダイバーの注釈付き画像を約105,000枚作成する。 私たちは、Mobilenetを使ったSSD、Faster R-CNN、YOLOなど、オブジェクト検出のための最先端のディープニューラルネットワークをトレーニングしています。 この結果に基づき、ロボットのリアルタイム応用にTiny-YOLOv4を推奨する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.14344722263869
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the end goal of selecting and using diver detection models to support human-robot collaboration capabilities such as diver following, we thoroughly analyze a large set of deep neural networks for diver detection. We begin by producing a dataset of approximately 105,000 annotated images of divers sourced from videos -- one of the largest and most varied diver detection datasets ever created. Using this dataset, we train a variety of state-of-the-art deep neural networks for object detection, including SSD with Mobilenet, Faster R-CNN, and YOLO. Along with these single-frame detectors, we also train networks designed for detection of objects in a video stream, using temporal information as well as single-frame image information. We evaluate these networks on typical accuracy and efficiency metrics, as well as on the temporal stability of their detections. Finally, we analyze the failures of these detectors, pointing out the most common scenarios of failure. Based on our results, we recommend SSDs or Tiny-YOLOv4 for real-time applications on robots and recommend further investigation of video object detection methods.
• Abstract（参考訳）: ダイバー追跡などの人間とロボットのコラボレーション機能をサポートするためにダイバー検出モデルの選択と利用という最終目標は、ダイバー検出のための大規模なディープニューラルネットワークを徹底的に分析することにある。 まず、ビデオから派生したダイバーの約10万5000枚の注釈付き画像のデータセットを作成することから始めます。 このデータセットを使用して、Mobilenetを使ったSSD、Faster R-CNN、YOLOなど、さまざまな最先端のディープニューラルネットワークをトレーニングする。 これらの単一フレーム検出器とともに、時間情報と単一フレーム画像情報を用いて、ビデオストリーム内のオブジェクト検出用に設計されたネットワークを訓練する。 これらのネットワークを, 典型的な精度と効率の指標, 検出の時間的安定性について評価した。 最後に、これらの検出器の故障を分析し、最も一般的な障害シナリオを指摘する。 本結果から,ロボットのリアルタイムアプリケーションにはSSDやTiny-YOLOv4を推奨し,ビデオオブジェクト検出手法のさらなる検討を推奨する。

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