論文の概要: Object recognition in atmospheric turbulence scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14318v2
• Date: Mon, 29 May 2023 18:55:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-01 02:26:15.573470
• Title: Object recognition in atmospheric turbulence scenes
• Title（参考訳）: 大気乱流シーンにおける物体認識
• Authors: Disen Hu and Nantheera Anantrasirichai
• Abstract要約: 乱流環境におけるオブジェクトの型を検知・分類するための歪み特徴を学習する新しいフレームワークを提案する。 具体的には、変形可能な畳み込みを利用して空間変位を処理する。 提案手法は平均精度(mAP)が30%を超えるベンチマークよりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.657505380055164
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The influence of atmospheric turbulence on acquired surveillance imagery poses significant challenges in image interpretation and scene analysis. Conventional approaches for target classification and tracking are less effective under such conditions. While deep-learning-based object detection methods have shown great success in normal conditions, they cannot be directly applied to atmospheric turbulence sequences. In this paper, we propose a novel framework that learns distorted features to detect and classify object types in turbulent environments. Specifically, we utilise deformable convolutions to handle spatial turbulent displacement. Features are extracted using a feature pyramid network, and Faster R-CNN is employed as the object detector. Experimental results on a synthetic VOC dataset demonstrate that the proposed framework outperforms the benchmark with a mean Average Precision (mAP) score exceeding 30%. Additionally, subjective results on real data show significant improvement in performance.
• Abstract（参考訳）: 取得した監視画像に対する大気乱流の影響は、画像の解釈やシーン分析において大きな課題となっている。 このような状況下では、目標分類と追跡に対する従来のアプローチは効果が低い。 深層学習に基づく物体検出手法は, 正常条件下では大きな成功を収めているが, 大気乱流列に直接適用することはできない。 本稿では,乱流環境における物体のタイプを検出し,分類するための歪み特徴を学習する新しいフレームワークを提案する。 具体的には,変形可能な畳み込みを利用して空間乱流の変位を扱う。 特徴ピラミッドネットワークを用いて特徴を抽出し,オブジェクト検出器として高速R-CNNを用いる。 合成VOCデータセットによる実験結果から,提案手法は平均精度(mAP)スコアが30%を超えるベンチマークよりも優れていた。 さらに、実データに対する主観的結果では、性能が著しく向上している。

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