Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Miniature Biological Eagle-Eye Vision System for Small Target Detection

論文の概要: A Miniature Biological Eagle-Eye Vision System for Small Target Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.08406v1
Date: Sun, 18 Jul 2021 09:51:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-21 04:15:13.880319
Title: A Miniature Biological Eagle-Eye Vision System for Small Target Detection
Title（参考訳）: 小ターゲット検出のための小型生体用イーグルアイビジョンシステム
Authors: Shutai Wang, Qiang Fu, Yinhao Hu, Chunhua Zhang, Wei He
Abstract要約: ワシ目の構造的特徴と生理的メカニズムにインスパイアされた小型視覚システムは、小さな標的検出のために設計されている。パンティルト、短焦点カメラ、長焦点カメラからなるハードウェアプラットフォームが確立されている。ワシ眼の視覚的注意機構に基づき、焦点距離の異なるカメラを協調的に制御し、小さな目標検出を実現する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.398383726630317
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Small target detection is known to be a challenging problem. Inspired by the structural characteristics and physiological mechanism of eagle-eye, a miniature vision system is designed for small target detection in this paper. First, a hardware platform is established, which consists of a pan-tilt, a short-focus camera and a long-focus camera. Then, based on the visual attention mechanism of eagle-eye, the cameras with different focal lengths are controlled cooperatively to achieve small target detection. Experimental results show that the designed biological eagle-eye vision system can accurately detect small targets, which has a strong adaptive ability.
Abstract（参考訳）: 小さなターゲット検出は難しい問題であることが知られている。本稿では,eagle-eyeの構造的特徴と生理的メカニズムに着想を得て,小型ターゲット検出のためのミニチュアビジョンシステムを提案する。まず、ハードウェアプラットフォームが確立され、パンティルト、ショートフォーカスカメラ、ロングフォーカスカメラで構成される。そして、ワシ眼の視覚的注意機構に基づき、焦点距離の異なるカメラを協調的に制御し、小さな目標検出を実現する。実験結果から,設計した生体用ワシ目視システムは,適応能力の強い小型目標を正確に検出できることがわかった。

関連論文リスト

Infrared Small Target Detection based on Adjustable Sensitivity Strategy and Multi-Scale Fusion [2.661766509317245]
調整可能な感度(AS)戦略とマルチスケール融合に基づく改良された赤外線小ターゲット検出手法を提案する。具体的には、マルチスケール方向対応ネットワーク(MSDA-Net)に基づくマルチスケールモデル融合フレームワークを構築する。このスキームは、PRCV 2024ワイドエリア赤外線小目標検出競技で優勝した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-29T15:22:02Z)
Gravity Network for end-to-end small lesion detection [50.38534263407915]
本稿では,医療画像の小さな病変を特異的に検出するワンステージエンド・ツー・エンド検出器を提案する。小さな病変の正確な局在化は、その外観と、それらが見つかる様々な背景によって困難を呈する。この新たなアーキテクチャをGravityNetと呼び、新しいアンカーを重力点と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-22T14:02:22Z)
BI AVAN: Brain inspired Adversarial Visual Attention Network [67.05560966998559]
機能的脳活動から直接人間の視覚的注意を特徴付ける脳誘発対人視覚注意ネットワーク(BI-AVAN)を提案する。本モデルは,人間の脳が監督されていない方法で焦点を絞った映画フレーム内の視覚的物体を識別・発見するために,注意関連・無視対象間の偏りのある競合過程を模倣する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-27T22:20:36Z)
1000x Faster Camera and Machine Vision with Ordinary Devices [76.46540270145698]
我々は、光子の蓄積がしきい値に達したかどうかを各ビットが示すビットシーケンスアレイであるvidarを提示する。我々は従来のカメラより1000倍高速なヴィダーカメラを開発した。我々はまた、マシンの速度と生物学的視覚のメカニズムを組み合わせたスパイクニューラルネットワークベースのマシンビジョンシステムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-23T16:10:11Z)
Attention Mechanisms in Computer Vision: A Survey [75.6074182122423]
本稿では,コンピュータビジョンにおける様々な注意機構について概観する。チャネルアテンション,空間アテンション,時間アテンション,分岐アテンションなど,アプローチによって分類する。我々は注意機構研究の今後の方向性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-15T09:18:40Z)
Infrared Small-Dim Target Detection with Transformer under Complex Backgrounds [155.388487263872]
変換器を用いた赤外線小径目標検出手法を提案する。画像特徴の相互作用情報をより広い範囲で学習するために,変換器の自己認識機構を採用する。最小限のターゲットの機能を学習するための機能拡張モジュールも設計しています。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-29T12:23:41Z)
Deep adversarial attack on target detection systems [21.56208997475512]
対象領域に小さな摂動を加えて逆赤外画像を生成する方法を示す。本研究では,視覚的に知覚不能な対赤外画像の開発において,そのターゲットを専門家が視覚的に認識できるような大きな進歩を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-12T20:00:55Z)
An Attention and Prediction Guided Visual System for Small Target Motion Detection in Complex Natural Environments [7.972704756263765]
複雑な自然環境における小さな目標運動検出は、自律ロボットにとって非常に難しい課題である。本稿では,この限界を克服するための注意と予測ガイド視覚システムを提案する。提案する視覚システムは,主にアテンションモジュール,STMDベースニューラルネットワーク,予測モジュールを含む3つのサブシステムから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-27T07:42:31Z)
Onfocus Detection: Identifying Individual-Camera Eye Contact from Unconstrained Images [81.64699115587167]
Onfocus Detectionは、カメラが捉えた個人の焦点がカメラにあるかどうかを特定することを目的としている。 OnFocus Detection In the Wild (OFDIW) と呼ばれる大規模なオンフォーカス検出データセットを構築しました。本研究では,視線干渉推論ネットワーク (ECIIN) を用いた眼球深度検出モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-29T03:29:09Z)
A Time-Delay Feedback Neural Network for Discriminating Small, Fast-Moving Targets in Complex Dynamic Environments [8.645725394832969]
複雑な視覚環境の中で小さな移動物体を識別することは、自律型マイクロロボットにとって重要な課題である。フィードバック接続を備えたSTMDベースのニューラルネットワーク(Feedback STMD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2019-12-29T03:10:36Z)
TBC-Net: A real-time detector for infrared small target detection using semantic constraint [18.24737906712967]
深層学習は、小さな目標特徴の学習が困難であるため、赤外線小目標検出にはほとんど使われない。赤外線小ターゲット検出のための新しい軽量畳み込みニューラルネットワークTBC-Netを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2019-12-27T05:25:39Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。