論文の概要: TetraPackNet: Four-Corner-Based Object Detection in Logistics Use-Cases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.09123v1
• Date: Mon, 19 Apr 2021 08:22:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-21 00:31:37.709451
• Title: TetraPackNet: Four-Corner-Based Object Detection in Logistics Use-Cases
• Title（参考訳）: TetraPackNet:ロジスティックス利用ケースにおける4コラーベースオブジェクト検出
• Authors: Laura D\"orr, Felix Brandt, Alexander Naumann, Martin Pouls
• Abstract要約: tetrapacknetはcornernetにインスパイアされ、類似のベースアルゴリズムとアイデアを使っている。 定形物体の高精度検出が重要であるため、用途に指定されています。 このユースケースのために、我々のモデルを実世界のデータセットで評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.01198542150638
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: While common image object detection tasks focus on bounding boxes or segmentation masks as object representations, we propose a novel method, named TetraPackNet, using fourcorner based object representations. TetraPackNet is inspired by and based on CornerNet and uses similar base algorithms and ideas. It is designated for applications were the high-accuracy detection of regularly shaped objects is crucial, which is the case in the logistics use-case of packaging structure recognition. We evaluate our model on our specific real-world dataset for this use-case. Baselined against a previous solution, consisting of a a Mask R-CNN model and suitable post-processing steps, TetraPackNet achieves superior results (6% higher in accuracy) in the application of four-corner based transport unit side detection.
• Abstract（参考訳）: 一般的な画像オブジェクト検出タスクは、境界ボックスやセグメンテーションマスクをオブジェクト表現として重視する一方で、四角形オブジェクト表現を用いたtetrapacknetという新しい手法を提案する。 tetrapacknetはcornernetにインスパイアされ、類似のベースアルゴリズムとアイデアを使っている。 パッケージ構造認識のロジスティクスユースケースにおいて,定期的な形状の物体の高精度検出が重要となるため,用途が指定されている。 このユースケースのために、我々のモデルを実世界のデータセットで評価する。 マスクr-cnnモデルと適切な後処理ステップからなる以前のソリューションに対して、tetrapacknetは4角形トランスポートユニットサイド検出の適用において優れた結果(6%高い精度)を達成している。

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