論文の概要: LARD - Landing Approach Runway Detection -- Dataset for Vision Based Landing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09938v2
• Date: Fri, 21 Apr 2023 13:58:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-24 17:02:45.943977
• Title: LARD - Landing Approach Runway Detection -- Dataset for Vision Based Landing
• Title（参考訳）: LARD ランディングアプローチ 滑走路検出 -- ビジョンベースランディングのためのデータセット
• Authors: M\'elanie Ducoffe, Maxime Carrere, L\'eo F\'eliers, Adrien Gauffriau, Vincent Mussot, Claire Pagetti, Thierry Sammour
• Abstract要約: 本稿では,接近・着陸時の滑走路検出のための高品質な空中画像のデータセットを提案する。 データセットの大部分は合成画像で構成されていますが、実際の着陸映像から手動でラベル付けされた画像も提供しています。 このデータセットは、データセットの品質の分析や、検出タスクに対処するモデルの開発など、さらなる研究の道を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7400353551392853
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As the interest in autonomous systems continues to grow, one of the major challenges is collecting sufficient and representative real-world data. Despite the strong practical and commercial interest in autonomous landing systems in the aerospace field, there is a lack of open-source datasets of aerial images. To address this issue, we present a dataset-lard-of high-quality aerial images for the task of runway detection during approach and landing phases. Most of the dataset is composed of synthetic images but we also provide manually labelled images from real landing footages, to extend the detection task to a more realistic setting. In addition, we offer the generator which can produce such synthetic front-view images and enables automatic annotation of the runway corners through geometric transformations. This dataset paves the way for further research such as the analysis of dataset quality or the development of models to cope with the detection tasks. Find data, code and more up-to-date information at https://github.com/deel-ai/LARD
• Abstract（参考訳）: 自律システムへの関心が高まり続けている中、大きな課題の1つは、十分な実世界のデータを集めることだ。 航空宇宙分野における自律着陸システムへの実践的かつ商業的な関心にもかかわらず、オープンソースの航空画像データセットが不足している。 そこで,本研究では,接近・着陸時の滑走路検出を行うための高画質空中画像のデータセットを提案する。 データセットの大部分は合成画像で構成されているが、実際の着陸映像から手動でラベル付けされた画像も提供し、検出タスクをよりリアルな設定に拡張する。 また,このような合成フロントビュー画像を生成可能なジェネレータを提供し,幾何変換による滑走路コーナーの自動アノテーションを実現する。 このデータセットは、データセットの品質の分析や、検出タスクに対処するモデルの開発など、さらなる研究の道を開く。 https://github.com/deel-ai/LARD

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