Fugu-MT 論文翻訳(概要): Woodscape Fisheye Object Detection for Autonomous Driving -- CVPR 2022 OmniCV Workshop Challenge

論文の概要: Woodscape Fisheye Object Detection for Autonomous Driving -- CVPR 2022 OmniCV Workshop Challenge

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.12912v1
Date: Sun, 26 Jun 2022 16:07:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-28 15:12:19.813580
Title: Woodscape Fisheye Object Detection for Autonomous Driving -- CVPR 2022 OmniCV Workshop Challenge
Title（参考訳）: 木造魚眼物体の自律走行検出 --CVPR 2022 オムニCVワークショップチャレンジ
Authors: Saravanabalagi Ramachandran, Ganesh Sistu, Varun Ravi Kumar, John McDonald and Senthil Yogamani
Abstract要約: WoodScape fisheye object detection challenge for autonomous drivingはCVPR 2022 Workshop on Omnidirectional Computer Visionの一部として開催された。我々は、120のグローバルチームと合計1492の応募を惹きつけた競技について、詳細な分析を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9129796077742824
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Object detection is a comprehensively studied problem in autonomous driving. However, it has been relatively less explored in the case of fisheye cameras. The strong radial distortion breaks the translation invariance inductive bias of Convolutional Neural Networks. Thus, we present the WoodScape fisheye object detection challenge for autonomous driving which was held as part of the CVPR 2022 Workshop on Omnidirectional Computer Vision (OmniCV). This is one of the first competitions focused on fisheye camera object detection. We encouraged the participants to design models which work natively on fisheye images without rectification. We used CodaLab to host the competition based on the publicly available WoodScape fisheye dataset. In this paper, we provide a detailed analysis on the competition which attracted the participation of 120 global teams and a total of 1492 submissions. We briefly discuss the details of the winning methods and analyze their qualitative and quantitative results.
Abstract（参考訳）: 物体検出は自動運転において包括的に研究されている問題である。しかし、魚眼カメラについては、比較的研究が進んでいない。強いラジアル歪みは、畳み込みニューラルネットワークの変換不変性誘導バイアスを破る。そこで本研究では, CVPR 2022 Workshop on Omnidirectional Computer Vision (OmniCV) の一環として, 自律走行のためのWoodScape fisheye物体検出チャレンジを開催する。これは、魚眼カメラオブジェクト検出に焦点を当てた最初のコンペの1つだ。魚眼画像にネイティブに機能するモデルを修正せずに設計するよう,参加者に勧めた。私たちはCodaLabを使って、一般公開されているWoodScape fisheyeデータセットに基づいたコンペを開催しました。本稿では、120のグローバルチームの参加と合計1492の応募を惹き付けたコンペティションについて、詳細な分析を行う。優勝方法の詳細を簡潔に議論し,その質的,定量的な結果を分析した。

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