論文の概要: Validation of object detection in UAV-based images using synthetic data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.06629v1
- Date: Mon, 17 Jan 2022 20:56:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-19 16:17:20.592124
- Title: Validation of object detection in UAV-based images using synthetic data
- Title（参考訳）: 合成データを用いたUAV画像における物体検出の検証
- Authors: Eung-Joo Lee, Damon M. Conover, Shuvra S. Bhattacharyyaa, Heesung
Kwon, Jason Hill, Kenneth Evensen
- Abstract要約: UAVベースの検出のための機械学習(ML)モデルは、UAVアプリケーションとは無関係なタスクのためにキュレートされたデータを使用して検証されることが多い。
このようなエラーは、UAVの画像と訓練中の画像との間の画像条件の違いによって生じる。
本研究は,ゲームエンジンを用いて生成した合成データを用いて,異なるUAV画像条件が検出性能に与える影響を理解することに焦点を当てた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.189702268557483
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Object detection is increasingly used onboard Unmanned Aerial Vehicles (UAV)
for various applications; however, the machine learning (ML) models for
UAV-based detection are often validated using data curated for tasks unrelated
to the UAV application. This is a concern because training neural networks on
large-scale benchmarks have shown excellent capability in generic object
detection tasks, yet conventional training approaches can lead to large
inference errors for UAV-based images. Such errors arise due to differences in
imaging conditions between images from UAVs and images in training. To overcome
this problem, we characterize boundary conditions of ML models, beyond which
the models exhibit rapid degradation in detection accuracy. Our work is focused
on understanding the impact of different UAV-based imaging conditions on
detection performance by using synthetic data generated using a game engine.
Properties of the game engine are exploited to populate the synthetic datasets
with realistic and annotated images. Specifically, it enables the fine control
of various parameters, such as camera position, view angle, illumination
conditions, and object pose. Using the synthetic datasets, we analyze detection
accuracy in different imaging conditions as a function of the above parameters.
We use three well-known neural network models with different model complexity
in our work. In our experiment, we observe and quantify the following: 1) how
detection accuracy drops as the camera moves toward the nadir-view region; 2)
how detection accuracy varies depending on different object poses, and 3) the
degree to which the robustness of the models changes as illumination conditions
vary.
- Abstract（参考訳）: 物体検出は無人航空機(UAV)上で様々な用途に使用されることが多いが、UAVに基づく検出のための機械学習(ML)モデルは、UAVアプリケーションとは無関係なタスクのためにキュレートされたデータを用いて検証されることが多い。
これは、大規模ベンチマークでニューラルネットワークをトレーニングすることは、汎用オブジェクト検出タスクにおいて優れた能力を示しているが、従来のトレーニングアプローチは、uavベースの画像に対する大きな推論エラーを引き起こす可能性があるため、懸念である。
このようなエラーは、UAVの画像と訓練中の画像との間の画像条件の違いによって生じる。
この問題を解決するために,MLモデルの境界条件を特徴付ける。
本研究は,ゲームエンジンを用いて生成した合成データを用いて,異なるUAV画像条件が検出性能に与える影響を理解することに焦点を当てた。
ゲームエンジンの特性は、合成データセットに写実的で注釈付きイメージを投入するために利用される。
具体的には、カメラの位置、視野角、照明条件、被写体ポーズなどの様々なパラメータの微調整を可能にする。
合成データセットを用いて、上記パラメータの関数として、異なる撮像条件における検出精度を解析する。
私たちの研究では、モデル複雑性が異なる3つのよく知られたニューラルネットワークモデルを使用しています。
実験では、以下のことを観察し、定量化する。
1)カメラがnadirビュー領域に向かって移動すると、検出精度が低下する。
2) 物体のポーズによって検出精度がどう変化するか, および
3)照明条件によってモデルの頑健性が変化する程度が変化する。
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