論文の概要: Catch Me if You Can: A Novel Task for Detection of Covert Geo-Locations (CGL)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.02567v1
• Date: Sat, 5 Feb 2022 14:40:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-08 16:42:44.261179
• Title: Catch Me if You Can: A Novel Task for Detection of Covert Geo-Locations (CGL)
• Title（参考訳）: CGL(Covert Geo-Locations)検出のための新しいタスク
• Authors: Binoy Saha and Sukhendu Das
• Abstract要約: 隠れ家、ターン、その他の見えない場所などの画像領域も重要な情報を含んでいる。 本稿では、画像中のそのような位置を識別するためのインテリジェントな視覚補助具の設計を課題とする。 本研究では,CGL(Covert Geo-Location)検出と呼ばれる新しいタスクを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.660207256468971
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most visual scene understanding tasks in the field of computer vision involve identification of the objects present in the scene. Image regions like hideouts, turns, & other obscured regions of the scene also contain crucial information, for specific surveillance tasks. Task proposed in this paper involves the design of an intelligent visual aid for identification of such locations in an image, which has either the potential to create an imminent threat from an adversary or appear as the target zones needing further investigation. Covert places (CGL) for hiding behind an occluding object are concealed 3D locations, not detectable from the viewpoint (camera). Hence this involves delineating specific image regions around the projections of outer boundary of the occluding objects, as places to be accessed around the potential hideouts. CGL detection finds applications in military counter-insurgency operations, surveillance with path planning for an exploratory robot. Given an RGB image, the goal is to identify all CGLs in the 2D scene. Identification of such regions would require knowledge about the 3D boundaries of obscuring items (pillars, furniture), their spatial location with respect to the neighboring regions of the scene. We propose this as a novel task, termed Covert Geo-Location (CGL) Detection. Classification of any region of an image as a CGL (as boundary sub-segments of an occluding object that conceals the hideout) requires examining the 3D relation between boundaries of occluding objects and their neighborhoods & surroundings. Our method successfully extracts relevant depth features from a single RGB image and quantitatively yields significant improvement over existing object detection and segmentation models adapted and trained for CGL detection. We also introduce a novel hand-annotated CGL detection dataset containing 1.5K real-world images for experimentation.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンの分野におけるほとんどの視覚シーン理解タスクは、シーンに存在するオブジェクトの識別を伴う。 シーンの隠れ家、ターン、その他の不明瞭な領域などの画像領域も、特定の監視タスクのために重要な情報を含んでいる。 本稿では,画像中のそのような位置を識別するための知的視覚補助装置の設計について述べる。敵から差し迫った脅威を発生させる可能性や,さらなる調査を必要とする対象領域として現れる可能性について述べる。 対象物の後ろに隠れるカバー場所(CGL)を3D位置を隠蔽し、視点(カメラ)から検出できない。 したがって、occludingオブジェクトの外側境界の投影の周りの特定の画像領域を、潜在的な隠れ場所の周りでアクセス可能な場所として記述する。 CGL検出は、探索ロボットの経路計画による軍事的対緊急作戦、監視に応用される。 RGB画像が与えられた場合、ゴールは2Dシーン内のすべてのCGLを特定することである。 そのような地域を特定するには、周囲の地域に関する空間的位置(ピラー、家具)の3次元境界に関する知識が必要となる。 本研究では,CGL(Covert Geo-Location)検出と呼ばれる新しいタスクを提案する。 画像の任意の領域を(隠蔽を隠蔽する隠蔽対象の境界部分として)CGLとして分類するには、隠蔽対象の境界とそれらの近傍と周囲の境界の間の3D関係を調べる必要がある。 提案手法は,1枚のRGB画像から関連する深度特徴を抽出し,CGL検出に適応・訓練された既存の物体検出およびセグメント化モデルに対して,定量的に有意な改善をもたらす。 また,実験用の1.5k実世界画像を含む手書きのcgl検出データセットも紹介する。

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