Fugu-MT 論文翻訳(概要): Track Boosting and Synthetic Data Aided Drone Detection

論文の概要: Track Boosting and Synthetic Data Aided Drone Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.12389v1
Date: Wed, 24 Nov 2021 10:16:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-11-25 18:58:19.169302
Title: Track Boosting and Synthetic Data Aided Drone Detection
Title（参考訳）: トラックブーピングと合成データを用いたドローン検出
Authors: Fatih Cagatay Akyon, Ogulcan Eryuksel, Kamil Anil Ozfuttu, Sinan Onur Altinuc
Abstract要約: 本手法は, YOLOv5モデルを実データおよび合成データで微調整することにより, ドローン検出問題にアプローチする。以上の結果から,合成データの最適なサブセットで実データを増やすことで,性能が向上する可能性が示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: As the usage of drones increases with lowered costs and improved drone technology, drone detection emerges as a vital object detection task. However, detecting distant drones under unfavorable conditions, namely weak contrast, long-range, low visibility, requires effective algorithms. Our method approaches the drone detection problem by fine-tuning a YOLOv5 model with real and synthetically generated data using a Kalman-based object tracker to boost detection confidence. Our results indicate that augmenting the real data with an optimal subset of synthetic data can increase the performance. Moreover, temporal information gathered by object tracking methods can increase performance further.
Abstract（参考訳）: コストの低減とドローン技術の改善によってドローンの利用が増加すると、ドローン検出は重要な物体検出タスクとして現れる。しかし、遠方のドローンを不利な条件、すなわち、弱いコントラスト、長距離、視界の低さで検出するには効果的なアルゴリズムが必要である。提案手法は, リアルおよび合成データを用いてYOLOv5モデルを微調整し, 検出信頼性を高めることで, ドローン検出問題にアプローチする。結果から,合成データの最適なサブセットによる実データの拡張は,性能の向上につながる可能性が示唆された。さらに,オブジェクト追跡手法によって収集された時間的情報により,さらなる性能向上が期待できる。

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