論文の概要: DOORS: Dataset fOr bOuldeRs Segmentation. Statistical properties and Blender setup

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.16253v1
• Date: Fri, 28 Oct 2022 16:39:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-31 15:13:59.665767
• Title: DOORS: Dataset fOr bOuldeRs Segmentation. Statistical properties and Blender setup
• Title（参考訳）: ドア: ボールダーセグメンテーション用のデータセット。 統計的特性とブレンダー設定
• Authors: Mattia Pugliatti and Francesco Topputo
• Abstract要約: 小天体の表面におけるボルダーの検出能力は、重要な操作やナビゲーションにおけるハザード検出などの視覚ベースの応用に有用である。 この研究は、2つのデータセットを生成するために使われる統計的な特徴と設定を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The capability to detect boulders on the surface of small bodies is beneficial for vision-based applications such as hazard detection during critical operations and navigation. This task is challenging due to the wide assortment of irregular shapes, the characteristics of the boulders population, and the rapid variability in the illumination conditions. Moreover, the lack of publicly available labeled datasets for these applications damps the research about data-driven algorithms. In this work, the authors provide a statistical characterization and setup used for the generation of two datasets about boulders on small bodies that are made publicly available.
• Abstract（参考訳）: 小天体の表面におけるボルダーの検出能力は、重要な操作やナビゲーションにおけるハザード検出などの視覚ベースの応用に有用である。 この課題は、不規則な形状の多様化、ボールダーの個体群の特徴、照明条件の急速な変動などにより困難である。 さらに、これらのアプリケーションに公開されているラベル付きデータセットがないことは、データ駆動アルゴリズムの研究を阻害する。 本研究で著者らは, 公開されている小天体の岩盤に関する2つのデータセットの生成に使用される統計的特徴と設定を提供する。

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