論文の概要: A novel method for object detection using deep learning and CAD models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06729v1
• Date: Fri, 12 Feb 2021 19:19:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-16 16:13:29.416296
• Title: A novel method for object detection using deep learning and CAD models
• Title（参考訳）: ディープラーニングとCADモデルを用いた新しい物体検出法
• Authors: Igor Garcia Ballhausen Sampaio and Luigy Machaca and Jos\'e Viterbo and Joris Gu\'erin
• Abstract要約: 目的の検出(OD)は生産ラインの品質管理に使用することができる企業のための重要なコンピュータ視野問題です。 近年,Deep Learning (DL) 手法により,複雑な実世界の画像上でのODモデルの訓練が可能になった。 本稿では,オブジェクトのCADモデルを用いた完全自動化手法を導入し,このオブジェクトを検出するための完全に訓練されたODモデルを返す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4588028371034407
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Object Detection (OD) is an important computer vision problem for industry, which can be used for quality control in the production lines, among other applications. Recently, Deep Learning (DL) methods have enabled practitioners to train OD models performing well on complex real world images. However, the adoption of these models in industry is still limited by the difficulty and the significant cost of collecting high quality training datasets. On the other hand, when applying OD to the context of production lines, CAD models of the objects to be detected are often available. In this paper, we introduce a fully automated method that uses a CAD model of an object and returns a fully trained OD model for detecting this object. To do this, we created a Blender script that generates realistic labeled datasets of images containing the object, which are then used for training the OD model. The method is validated experimentally on two practical examples, showing that this approach can generate OD models performing well on real images, while being trained only on synthetic images. The proposed method has potential to facilitate the adoption of object detection models in industry as it is easy to adapt for new objects and highly flexible. Hence, it can result in significant costs reduction, gains in productivity and improved products quality.
• Abstract（参考訳）: オブジェクト検出(OD)は、他のアプリケーションの中で生産ラインの品質管理に使用することができる業界にとって重要なコンピュータビジョンの問題です。 近年,Deep Learning (DL) 手法により,複雑な実世界の画像上でのODモデルの訓練が可能になった。 しかし、これらのモデルの採用は、高品質のトレーニングデータセットの収集の難しさと大幅なコストによって、まだ制限されています。 一方、生産ラインのコンテキストにODを適用すると、検出対象のCADモデルが利用可能になることがよくあります。 本稿では,オブジェクトのCADモデルを用いた完全自動化手法を導入し,このオブジェクトを検出するための完全に訓練されたODモデルを返す。 そこで我々は、オブジェクトを含む画像のリアルなラベル付きデータセットを生成するBlenderスクリプトを作成し、ODモデルのトレーニングに使用した。 この手法は2つの実例で実験的に検証され、合成画像のみを訓練しながら実画像上でうまく機能するodモデルを生成することができることを示した。 提案手法は,新しいオブジェクトへの適応が容易で柔軟性が高いため,産業におけるオブジェクト検出モデルの採用を促進する可能性がある。 したがって、大幅なコスト削減、生産性の向上、製品品質の向上につながります。

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