論文の概要: Fast Image-Anomaly Mitigation for Autonomous Mobile Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.01889v1
• Date: Sat, 4 Sep 2021 15:39:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-07 16:50:59.160406
• Title: Fast Image-Anomaly Mitigation for Autonomous Mobile Robots
• Title（参考訳）: 自律移動ロボットの高速画像処理
• Authors: Gianmario Fumagalli, Yannick Huber, Marcin Dymczyk, Roland Siegwart, Renaud Dub\'e
• Abstract要約: 雨やほこりのようなカメラの異常は、画像の品質と関連するタスクを著しく低下させる可能性がある。 本研究では,これらのアーティファクトをリアルタイムに効果的に緩和する前処理ステップを実装することで,この問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.049498074025088
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Camera anomalies like rain or dust can severelydegrade image quality and its related tasks, such as localizationand segmentation. In this work we address this importantissue by implementing a pre-processing step that can effectivelymitigate such artifacts in a real-time fashion, thus supportingthe deployment of autonomous systems with limited computecapabilities. We propose a shallow generator with aggregation,trained in an adversarial setting to solve the ill-posed problemof reconstructing the occluded regions. We add an enhancer tofurther preserve high-frequency details and image colorization.We also produce one of the largest publicly available datasets1to train our architecture and use realistic synthetic raindrops toobtain an improved initialization of the model. We benchmarkour framework on existing datasets and on our own imagesobtaining state-of-the-art results while enabling real-time per-formance, with up to 40x faster inference time than existingapproaches.
• Abstract（参考訳）: 雨やほこりのようなカメラ異常は、画像の質と、その関連タスク(ローカライゼーションやセグメンテーションなど)を著しく劣化させる可能性がある。 本研究では,これらのアーティファクトをリアルタイムに効果的に緩和し,計算能力に制限のある自律システムのデプロイを支援する前処理ステップを実装することで,この問題に対処する。 そこで本研究では,非閉塞領域を再構築する際の問題点を解決するために,逆向きに学習したアグリゲーション付き浅層発電機を提案する。 また、我々のアーキテクチャをトレーニングし、モデルの初期化を改善するためにリアルな合成雨滴を使用するために、最も大きな公開データセットの1つを作成します。 既存のデータセットと、既存のアパッチの最大40倍の推論時間で、リアルタイムなパフォーマンスを実現すると同時に、既存のデータセットと、私たち自身のイメージをベンチマークする。

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