論文の概要: Lessons from a Space Lab -- An Image Acquisition Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.08865v1
• Date: Thu, 18 Aug 2022 14:44:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-19 14:04:31.719964
• Title: Lessons from a Space Lab -- An Image Acquisition Perspective
• Title（参考訳）: 宇宙ラボからの教訓 -画像取得の視点から-
• Authors: Leo Pauly, Michele Lynn Jamrozik, Miguel Ortiz Del Castillo, Olivia Borgue, Inder Pal Singh, Mohatashem Reyaz Makhdoomi, Olga-Orsalia Christidi-Loumpasefski, Vincent Gaudilliere, Carol Martinez, Arunkumar Rathinam, Andreas Hein, Miguel Olivares Mendez, Djamila Aouada
• Abstract要約: ルクセンブルク大学のセキュリティ・信頼性・信頼の学際的センター(SnT)は「SnT Zero-G Lab」を開発した。 本稿では,機器選択のための市場調査と実験分析を組み合わせた系統的アプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.2090712455329635
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The use of Deep Learning (DL) algorithms has improved the performance of vision-based space applications in recent years. However, generating large amounts of annotated data for training these DL algorithms has proven challenging. While synthetically generated images can be used, the DL models trained on synthetic data are often susceptible to performance degradation, when tested in real-world environments. In this context, the Interdisciplinary Center of Security, Reliability and Trust (SnT) at the University of Luxembourg has developed the 'SnT Zero-G Lab', for training and validating vision-based space algorithms in conditions emulating real-world space environments. An important aspect of the SnT Zero-G Lab development was the equipment selection. From the lessons learned during the lab development, this article presents a systematic approach combining market survey and experimental analyses for equipment selection. In particular, the article focus on the image acquisition equipment in a space lab: background materials, cameras and illumination lamps. The results from the experiment analyses show that the market survey complimented by experimental analyses is required for effective equipment selection in a space lab development project.
• Abstract（参考訳）: 近年,Deep Learning (DL)アルゴリズムの利用により,視覚ベースの空間アプリケーションの性能が向上している。 しかし、これらのDLアルゴリズムをトレーニングするために大量の注釈付きデータを生成することは困難であることが証明されている。 合成生成画像は使用できるが、合成データに基づいて訓練されたdlモデルは、実環境環境でテストする場合、しばしば性能低下の影響を受けやすい。 この文脈において、ルクセンブルク大学の学際的セキュリティ・信頼性・信頼センター(snt)は、実世界の宇宙環境を模倣した条件下で視覚ベースの宇宙アルゴリズムを訓練し検証するための「snt zero-g lab」を開発した。 SnT Zero-G Labの開発の重要な側面は機器の選択であった。 本稿では,実験室開発中に学んだ教訓から,市場調査と機器選択の実験分析を組み合わせた体系的アプローチを提案する。 特に、この記事は、背景材料、カメラ、照明ランプといった宇宙実験室の画像取得装置に焦点を当てている。 実験結果から,実験室開発プロジェクトにおける効率的な機器選択には,実験分析による市場調査が不可欠であることが示唆された。

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