論文の概要: Bent & Broken Bicycles: Leveraging synthetic data for damaged object re-identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07883v1
• Date: Sun, 16 Apr 2023 20:23:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-18 16:50:38.023833
• Title: Bent & Broken Bicycles: Leveraging synthetic data for damaged object re-identification
• Title（参考訳）: Bent & Broken Bicycles: 損傷対象再同定のための合成データを活用する
• Authors: Luca Piano, Filippo Gabriele Prattic\`o, Alessandro Sebastian Russo, Lorenzo Lanari, Lia Morra, Fabrizio Lamberti
• Abstract要約: 変形や欠落による視覚的外観の変化と微妙なクラス内変化を区別することを目的とした,損傷対象の再識別の新たな課題を提案する。 我々は、コンピュータ生成画像のパワーを活用して、半自動で、損傷前後に同じ自転車の高品質な合成画像を作成する。 このタスクのベースラインとして,マルチタスクでトランスフォーマーをベースとしたディープネットワークであるTransReI3Dを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.80753896200009
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Instance-level object re-identification is a fundamental computer vision task, with applications from image retrieval to intelligent monitoring and fraud detection. In this work, we propose the novel task of damaged object re-identification, which aims at distinguishing changes in visual appearance due to deformations or missing parts from subtle intra-class variations. To explore this task, we leverage the power of computer-generated imagery to create, in a semi-automatic fashion, high-quality synthetic images of the same bike before and after a damage occurs. The resulting dataset, Bent & Broken Bicycles (BBBicycles), contains 39,200 images and 2,800 unique bike instances spanning 20 different bike models. As a baseline for this task, we propose TransReI3D, a multi-task, transformer-based deep network unifying damage detection (framed as a multi-label classification task) with object re-identification. The BBBicycles dataset is available at https://huggingface.co/datasets/GrainsPolito/BBBicycles
• Abstract（参考訳）: インスタンスレベルのオブジェクト再識別は、画像検索からインテリジェントな監視と不正検出まで、基本的なコンピュータビジョンタスクである。 本研究では、変形や欠落による視覚的外観の変化を微妙なクラス内変動から識別することを目的とした、損傷対象再識別の新しい課題を提案する。 この課題を探求するため,我々はコンピュータ生成画像のパワーを利用して,損傷発生前後に同じ自転車の高品質合成画像を半自動的に生成する。 その結果得られたデータセット、bend & broken bicycles(bbbicycles)には、39,200の画像と20の異なる自転車モデルにまたがる2,800のユニークな自転車インスタンスが含まれている。 本課題のベースラインとして,マルチタスクでトランスフォーマーをベースとしたディープネットワークであるTransReI3Dを提案する。 bbbicyclesデータセットはhttps://huggingface.co/datasets/grainspolito/bbbicyclesで利用可能である。

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