Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Adaptive Threshold for the Canny Edge Detection with Actor-Critic Algorithm

論文の概要: An Adaptive Threshold for the Canny Edge Detection with Actor-Critic Algorithm

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.08699v1
Date: Mon, 19 Sep 2022 01:15:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-20 18:20:21.302363
Title: An Adaptive Threshold for the Canny Edge Detection with Actor-Critic Algorithm
Title（参考訳）: Actor-Criticアルゴリズムを用いたキャニーエッジ検出のための適応閾値
Authors: Keong-Hun Choi and Jong-Eun Ha
Abstract要約: ディープラーニングに基づくオブジェクト検出アルゴリズムでは、検出能力は古典的バックグラウンドサブトラクション(BGS)アルゴリズムよりも優れている。本稿では、時間的・空間的な情報を抽出できる前景時間融合ネットワーク(STFN)を提案する。提案アルゴリズムは、LASIESTAとSBIデータセットの最新のディープラーニング手法よりも11.28%と18.33%高い。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Visual surveillance aims to perform robust foreground object detection regardless of the time and place. Object detection shows good results using only spatial information, but foreground object detection in visual surveillance requires proper temporal and spatial information processing. In deep learning-based foreground object detection algorithms, the detection ability is superior to classical background subtraction (BGS) algorithms in an environment similar to training. However, the performance is lower than that of the classical BGS algorithm in the environment different from training. This paper proposes a spatio-temporal fusion network (STFN) that could extract temporal and spatial information using a temporal network and a spatial network. We suggest a method using a semi-foreground map for stable training of the proposed STFN. The proposed algorithm shows excellent performance in an environment different from training, and we show it through experiments with various public datasets. Also, STFN can generate a compliant background image in a semi-supervised method, and it can operate in real-time on a desktop with GPU. The proposed method shows 11.28% and 18.33% higher FM than the latest deep learning method in the LASIESTA and SBI dataset, respectively.
Abstract（参考訳）: 視覚的監視は、時間と場所に関わらず、堅牢な前景オブジェクト検出を行うことを目的としている。物体検出は空間情報のみを用いて良好な結果を示すが、視覚的監視における前景物体検出には時間的・空間的情報処理が必要である。深層学習に基づく前景物体検出アルゴリズムでは、学習に類似した環境下での古典的背景抽出(BGS)アルゴリズムよりも検出能力が優れている。しかし,学習と異なる環境下では,従来のBGSアルゴリズムよりも性能が低い。本稿では、時空間ネットワークと空間ネットワークを用いて時空間情報を抽出できる時空間融合ネットワーク(STFN)を提案する。提案するstfnの安定トレーニングのための半フォアグラウンドマップを用いた手法を提案する。提案手法は,トレーニングとは異なる環境での優れた性能を示し,各種データセットを用いた実験により示す。また、STFNは半教師付き方式で準拠した背景画像を生成することができ、GPUを用いてデスクトップ上でリアルタイムに動作させることができる。提案手法は, LASIESTA および SBI データセットにおける最新の深層学習法よりも 11.28% と 18.33% 高い FM を示す。

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