論文の概要: A Multi-purpose Real Haze Benchmark with Quantifiable Haze Levels and Ground Truth

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.06427v1
• Date: Mon, 13 Jun 2022 19:14:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-15 14:36:09.738115
• Title: A Multi-purpose Real Haze Benchmark with Quantifiable Haze Levels and Ground Truth
• Title（参考訳）: 定量ヘイズレベルとグラウンドトゥルースを有する多目的実ハイズベンチマーク
• Authors: Priya Narayanan, Xin Hu, Zhenyu Wu, Matthew D Thielke, John G Rogers, Andre V Harrison, John A D'Agostino, James D Brown, Long P Quang, James R Uplinger, Heesung Kwon, Zhangyang Wang
• Abstract要約: 本稿では,ハズフリー画像とその場でのハズ密度測定を併用した,最初の実画像ベンチマークデータセットを提案する。 このデータセットはコントロールされた環境で生成され、プロの煙発生装置がシーン全体を覆っている。 このデータセットのサブセットは、CVPR UG2 2022 チャレンジの Haze Track における Object Detection に使用されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.90504318229845
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Imagery collected from outdoor visual environments is often degraded due to the presence of dense smoke or haze. A key challenge for research in scene understanding in these degraded visual environments (DVE) is the lack of representative benchmark datasets. These datasets are required to evaluate state-of-the-art object recognition and other computer vision algorithms in degraded settings. In this paper, we address some of these limitations by introducing the first paired real image benchmark dataset with hazy and haze-free images, and in-situ haze density measurements. This dataset was produced in a controlled environment with professional smoke generating machines that covered the entire scene, and consists of images captured from the perspective of both an unmanned aerial vehicle (UAV) and an unmanned ground vehicle (UGV). We also evaluate a set of representative state-of-the-art dehazing approaches as well as object detectors on the dataset. The full dataset presented in this paper, including the ground truth object classification bounding boxes and haze density measurements, is provided for the community to evaluate their algorithms at: https://a2i2-archangel.vision. A subset of this dataset has been used for the Object Detection in Haze Track of CVPR UG2 2022 challenge.
• Abstract（参考訳）: 屋外の視覚環境から収集された画像は、濃密な煙やヘイズの存在により劣化することが多い。 これらの劣化した視覚環境(DVE)におけるシーン理解の研究における重要な課題は、代表的なベンチマークデータセットの欠如である。 これらのデータセットは、最先端のオブジェクト認識や他のコンピュータビジョンアルゴリズムを劣化した設定で評価するために必要である。 本稿では,ハズフリー画像を用いた最初のペア実画像ベンチマークと,その場でのハズ密度測定を導入することで,これらの制約に対処する。 このデータセットは、現場全体を覆うプロの煙発生装置で制御された環境で作られ、無人航空機(UAV)と無人地上機(UGV)の両方の観点から撮影された画像で構成されている。 また,データ集合上の物体検出装置と同様に,最先端のデハジング手法のセットを評価する。 ground truth object classification bounding boxとhaze density measurementを含む、本論文で提示された完全なデータセットは、コミュニティがアルゴリズムを次のように評価するために提供される。 このデータセットのサブセットは、CVPR UG2 2022 チャレンジの Haze Track における Object Detection に使用されている。

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