論文の概要: DeepTag: A General Framework for Fiducial Marker Design and Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.13731v1
- Date: Fri, 28 May 2021 10:54:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2021-05-31 18:28:23.548462
- Title: DeepTag: A General Framework for Fiducial Marker Design and Detection
- Title（参考訳）: deeptag:fiducial marker設計と検出のための汎用フレームワーク
- Authors: Zhuming Zhang, Yongtao Hu, Guoxing Yu, Jingwen Dai
- Abstract要約: フィデューシャルマーカーの設計と検出のための一般的なディープラーニングベースのフレームワークであるDeepTagを提案する。
DeepTagは、さまざまなマーカーファミリの検出をサポートし、カスタマイズされたローカルパターンで新しいマーカーファミリを設計できるようにする。
実験によると、DeepTagはさまざまなマーカーファミリをうまくサポートしており、検出の堅牢性と精度の両方の観点から既存の手法よりも大幅に優れています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2180122937388957
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A fiducial marker system usually consists of markers, a detection algorithm,
and a coding system. The appearance of markers and the detection robustness are
generally limited by the existing detection algorithms, which are hand-crafted
with traditional low-level image processing techniques. Furthermore, a
sophisticatedly designed coding system is required to overcome the shortcomings
of both markers and detection algorithms. To improve the flexibility and
robustness in various applications, we propose a general deep learning based
framework, DeepTag, for fiducial marker design and detection. DeepTag not only
supports detection of a wide variety of existing marker families, but also
makes it possible to design new marker families with customized local patterns.
Moreover, we propose an effective procedure to synthesize training data on the
fly without manual annotations. Thus, DeepTag can easily adapt to existing and
newly-designed marker families. To validate DeepTag and existing methods,
beside existing datasets, we further collect a new large and challenging
dataset where markers are placed in different view distances and angles.
Experiments show that DeepTag well supports different marker families and
greatly outperforms the existing methods in terms of both detection robustness
and pose accuracy. Both code and dataset are available at
\url{https://herohuyongtao.github.io/research/publications/deep-tag/}.
- Abstract（参考訳）: fiducial markerシステムは通常、マーカー、検出アルゴリズム、および符号化システムで構成される。
マーカーの出現と検出ロバスト性は、従来の低レベル画像処理技術で手作りされた既存の検出アルゴリズムによって一般的に制限される。
さらに,マーカーと検出アルゴリズムの欠点を克服するために,高度に設計された符号化システムが必要となる。
各種アプリケーションにおける柔軟性と堅牢性を向上させるため,フィデューシャルマーカーの設計と検出のための一般的なディープラーニングベースのフレームワークであるDeepTagを提案する。
deeptagは、さまざまな既存のマーカーファミリの検出をサポートするだけでなく、カスタマイズされたローカルパターンによる新しいマーカーファミリの設計も可能にする。
また,手動のアノテーションを使わずにハエのトレーニングデータを効率的に合成する手法を提案する。
このように、DeepTagは既存のおよび新しく設計されたマーカーファミリーに容易に適応できる。
DeepTagと既存の手法を検証するために、既存のデータセットに加えて、マーカーを異なるビュー距離と角度に配置する、より大きくて困難なデータセットも収集する。
実験により、deeptagは異なるマーカーファミリーをサポートしており、検出ロバスト性とポーズ精度の両面で既存の方法を大きく上回っていることが示されている。
コードとデータセットはいずれも \url{https://herohuyongtao.github.io/research/publications/deep-tag/} で利用可能である。
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