論文の概要: Synthetic Data-based Detection of Zebras in Drone Imagery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00432v2
- Date: Tue, 4 Jul 2023 10:43:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-06 22:27:14.220494
- Title: Synthetic Data-based Detection of Zebras in Drone Imagery
- Title（参考訳）: ドローン画像におけるゼブラの合成データに基づく検出
- Authors: Elia Bonetto and Aamir Ahmad
- Abstract要約: 本稿では,人工データのみを用いて動物探知機を訓練する手法を提案する。
データセットには、RGB、深さ、骨格関節位置、ポーズ、形状、各被験者のインスタンスセグメンテーションが含まれる。
学習中に人工データのみを用いてゼブラを検出できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8249180979158817
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Nowadays, there is a wide availability of datasets that enable the training
of common object detectors or human detectors. These come in the form of
labelled real-world images and require either a significant amount of human
effort, with a high probability of errors such as missing labels, or very
constrained scenarios, e.g. VICON systems. On the other hand, uncommon
scenarios, like aerial views, animals, like wild zebras, or difficult-to-obtain
information, such as human shapes, are hardly available. To overcome this,
synthetic data generation with realistic rendering technologies has recently
gained traction and advanced research areas such as target tracking and human
pose estimation. However, subjects such as wild animals are still usually not
well represented in such datasets. In this work, we first show that a
pre-trained YOLO detector can not identify zebras in real images recorded from
aerial viewpoints. To solve this, we present an approach for training an animal
detector using only synthetic data. We start by generating a novel synthetic
zebra dataset using GRADE, a state-of-the-art framework for data generation.
The dataset includes RGB, depth, skeletal joint locations, pose, shape and
instance segmentations for each subject. We use this to train a YOLO detector
from scratch. Through extensive evaluations of our model with real-world data
from i) limited datasets available on the internet and ii) a new one collected
and manually labelled by us, we show that we can detect zebras by using only
synthetic data during training. The code, results, trained models, and both the
generated and training data are provided as open-source at
https://eliabntt.github.io/grade-rr.
- Abstract（参考訳）: 現在、一般的な物体検出器や人体検出器の訓練を可能にするデータセットが広く利用可能である。
これらはラベル付き実世界のイメージの形で提供され、ラベルの欠如やVICONシステムのような非常に制約のあるシナリオのような高いエラーの確率で、かなりの量の人的努力を必要とする。
一方、空の景色や野生のシマウマのような動物、人間の形のような難易度の高い情報など、一般的なシナリオはほとんど得られない。
これを解決するために、リアルなレンダリング技術を用いた合成データ生成が最近注目を集め、ターゲット追跡や人間のポーズ推定といった先進的な研究分野が進められている。
しかし、野生動物のような対象は通常そのようなデータセットではよく表現されない。
本研究は,まず,事前学習したYOLO検出器が,空中から記録した実画像中のゼブラを識別できないことを示す。
そこで本研究では,合成データのみを用いて動物検出器を訓練する手法を提案する。
まず、データ生成のための最先端フレームワークであるGRADEを用いて、新しい合成ゼブラデータセットを生成する。
データセットには、RGB、深さ、骨格関節位置、ポーズ、形状、各被験者のインスタンスセグメンテーションが含まれる。
これを使って、YOLO検出器をゼロからトレーニングします。
実世界のデータを用いたモデルの評価を通して
一 インターネットで利用可能な限られたデータセット及び
二 訓練中に合成データのみを用いて、新たに収集し、手作業でラベルづけしたゼブラを検出できることを示す。
コード、結果、トレーニングされたモデル、および生成されたデータおよびトレーニングデータは、https://eliabntt.github.io/grade-rr.でオープンソースとして提供される。
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