論文の概要: C^3Net: End-to-End deep learning for efficient real-time visual active camera control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.13233v1
• Date: Wed, 28 Jul 2021 09:31:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-29 13:53:22.739418
• Title: C^3Net: End-to-End deep learning for efficient real-time visual active camera control
• Title（参考訳）: c^3net: リアルタイム視覚アクティブカメラ制御のためのエンドツーエンドディープラーニング
• Authors: Christos Kyrkou
• Abstract要約: スマートカメラ監視、スマート環境、ドローンなどのアプリケーションにおける自動化されたリアルタイムビジュアルシステムの必要性は、視覚的アクティブな監視と制御のための方法の改善を必要とする。 本稿では,視覚情報からカメラ運動へ直接移行する深層畳み込み型カメラ制御ニューラルネットワークを提案する。 カメラをコントロールし、生のピクセル値から複数のターゲットに従うために、ボックスアノテーションをバウンドすることなく、エンドツーエンドでトレーニングされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.09920839425892
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The need for automated real-time visual systems in applications such as smart camera surveillance, smart environments, and drones necessitates the improvement of methods for visual active monitoring and control. Traditionally, the active monitoring task has been handled through a pipeline of modules such as detection, filtering, and control. However, such methods are difficult to jointly optimize and tune their various parameters for real-time processing in resource constraint systems. In this paper a deep Convolutional Camera Controller Neural Network is proposed to go directly from visual information to camera movement to provide an efficient solution to the active vision problem. It is trained end-to-end without bounding box annotations to control a camera and follow multiple targets from raw pixel values. Evaluation through both a simulation framework and real experimental setup, indicate that the proposed solution is robust to varying conditions and able to achieve better monitoring performance than traditional approaches both in terms of number of targets monitored as well as in effective monitoring time. The advantage of the proposed approach is that it is computationally less demanding and can run at over 10 FPS (~4x speedup) on an embedded smart camera providing a practical and affordable solution to real-time active monitoring.
• Abstract（参考訳）: スマートカメラ監視、スマート環境、ドローンなどのアプリケーションにおける自動化されたリアルタイムビジュアルシステムの必要性は、視覚的アクティブな監視と制御のための方法の改善を必要とする。 従来、アクティブな監視タスクは、検出、フィルタリング、制御などのモジュールのパイプラインを通じて処理されていた。 しかし,資源制約システムのリアルタイム処理において,これらのパラメータを協調的に最適化・調整することは困難である。 本稿では、視覚情報からカメラ運動へ直接移行し、能動視覚問題に対する効率的な解決策を提供するための深層畳み込みカメラ制御ニューラルネットワークを提案する。 カメラを制御するためにボックスアノテーションをバウンディングせずにエンドツーエンドでトレーニングされ、生のピクセル値から複数のターゲットに従う。 シミュレーションフレームワークと実際の実験セットアップの両方による評価から,提案手法は様々な条件に頑健であり,監視対象数と効果的な監視時間の両方において従来の手法よりも優れた監視性能が得られることが示された。 提案手法の利点は、計算量が少なく、リアルタイムアクティブ監視の実用的で安価なソリューションを提供する組み込みスマートカメラ上で10 FPS(~4倍のスピードアップ)以上で実行できることである。

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