論文の概要: FMODetect: Robust Detection and Trajectory Estimation of Fast Moving Objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.08216v1
• Date: Tue, 15 Dec 2020 11:05:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-07 05:23:21.447267
• Title: FMODetect: Robust Detection and Trajectory Estimation of Fast Moving Objects
• Title（参考訳）: FMODetect:高速移動物体のロバスト検出と軌道推定
• Authors: Denys Rozumnyi, Jiri Matas, Filip Sroubek, Marc Pollefeys, Martin R. Oswald
• Abstract要約: 高速移動物体の検出と軌道推定のための最初の学習ベースアプローチを提案する。 提案手法は, 高速移動物体を軌道への切り離された距離関数として検出する。 シャープな外観推定のために,エネルギー最小化に基づくデブロワーリングを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 110.29738581961955
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We propose the first learning-based approach for detection and trajectory estimation of fast moving objects. Such objects are highly blurred and move over large distances within one video frame. Fast moving objects are associated with a deblurring and matting problem, also called deblatting. Instead of solving the complex deblatting problem jointly, we split the problem into matting and deblurring and solve them separately. The proposed method first detects all fast moving objects as a truncated distance function to the trajectory. Subsequently, a matting and fitting network for each detected object estimates the object trajectory and its blurred appearance without background. For the sharp appearance estimation, we propose an energy minimization based deblurring. The state-of-the-art methods are outperformed in terms of trajectory estimation and sharp appearance reconstruction. Compared to other methods, such as deblatting, the inference is of several orders of magnitude faster and allows applications such as real-time fast moving object detection and retrieval in large video collections.
• Abstract（参考訳）: 高速移動物体の検出と軌道推定のための最初の学習ベースアプローチを提案する。 このようなオブジェクトは非常にぼやけており、1つのビデオフレーム内で大きな距離を移動します。 高速動くオブジェクトは、デブラッティング(deblatting)とも呼ばれるデブラリングやマットングの問題と関連している。 複雑なデブラッティング問題を共同で解決する代わりに、問題をマットングとデブラリングに分割し、それらを別々に解決します。 提案手法は, トラジェクタへの切り離された距離関数として, 高速移動物体をまず検出する。 その後、検出された各対象に対するマッチング・フィッティング・ネットワークは、対象の軌跡とその背景のないぼやけた外観を推定する。 シャープな外観推定のために,エネルギー最小化に基づくデブロワーリングを提案する。 最先端の手法は、軌道推定と鋭い外観再構成の点で上回っている。 宣言などの他の手法と比較して、推論は桁違いに高速であり、大規模なビデオコレクションにおけるリアルタイムの高速移動物体の検出や検索などのアプリケーションを可能にする。

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