論文の概要: Segmentation-Based Bounding Box Generation for Omnidirectional Pedestrian Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.13764v3
• Date: Sun, 4 Jun 2023 01:20:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 06:12:26.497712
• Title: Segmentation-Based Bounding Box Generation for Omnidirectional Pedestrian Detection
• Title（参考訳）: 一方向歩行者検出のためのセグメンテーションベースバウンディングボックス生成
• Authors: Masato Tamura, Tomoaki Yoshinaga
• Abstract要約: 一方向歩行者検出のためのセグメンテーションに基づくバウンディングボックス生成法を提案する。 視野が広いため、全方位カメラは標準カメラよりも費用対効果が高い。 標準歩行者検出器は、全方位画像における歩行者の外観が任意の角度に回転する可能性があるため、大幅に劣化する可能性が高い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.122270502556374
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a segmentation-based bounding box generation method for omnidirectional pedestrian detection that enables detectors to tightly fit bounding boxes to pedestrians without omnidirectional images for training. Due to the wide angle of view, omnidirectional cameras are more cost-effective than standard cameras and hence suitable for large-scale monitoring. The problem of using omnidirectional cameras for pedestrian detection is that the performance of standard pedestrian detectors is likely to be substantially degraded because pedestrians' appearance in omnidirectional images may be rotated to any angle. Existing methods mitigate this issue by transforming images during inference. However, the transformation substantially degrades the detection accuracy and speed. A recently proposed method obviates the transformation by training detectors with omnidirectional images, which instead incurs huge annotation costs. To obviate both the transformation and annotation works, we leverage an existing large-scale object detection dataset. We train a detector with rotated images and tightly fitted bounding box annotations generated from the segmentation annotations in the dataset, resulting in detecting pedestrians in omnidirectional images with tightly fitted bounding boxes. We also develop pseudo-fisheye distortion augmentation, which further enhances the performance. Extensive analysis shows that our detector successfully fits bounding boxes to pedestrians and demonstrates substantial performance improvement.
• Abstract（参考訳）: そこで本研究では,全方位歩行者検出のためのセグメンテーションに基づく境界ボックス生成法を提案する。 視野が広いため、全方位カメラは標準カメラよりも費用対効果が高く、大規模監視に適している。 全方位カメラを用いた歩行者検出の問題点は、全方位画像における歩行者の外観が任意の角度に回転する可能性があるため、標準歩行者検知器の性能が大幅に低下する可能性があることである。 既存の方法は、推論中に画像を変換することでこの問題を軽減する。 しかし、変換は検出精度と速度を大幅に低下させる。 最近提案された手法は、全方位画像を用いた検出器の訓練によって変換を省略する。 変換とアノテーションの動作を損なうため、我々は既存の大規模オブジェクト検出データセットを活用している。 我々は、データセットのセグメンテーションアノテーションから生成された回転画像と密着バウンディングボックスアノテーションで検出器を訓練し、密着バウンディングボックスで全方位画像中の歩行者を検出する。 また,擬似魚眼歪み増強法を開発し,さらなる性能向上を図る。 広範囲な分析により,我々の検出器は歩行者にバウンディングボックスを適合させることに成功し,大幅な性能向上を示した。

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