論文の概要: Randomize to Generalize: Domain Randomization for Runway FOD Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13264v1
• Date: Sat, 23 Sep 2023 05:02:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-26 21:04:29.373040
• Title: Randomize to Generalize: Domain Randomization for Runway FOD Detection
• Title（参考訳）: randomize to generalize: 滑走路fod検出のためのドメインランダム化
• Authors: Javaria Farooq, Nayyer Aafaq, M Khizer Ali Khan, Ammar Saleem, M Ibraheem Siddiqui
• Abstract要約: 細い物体検出は、小型化、低解像度化、オクルージョン化、背景クラッタ、照明条件、被写体対画像比の小さいため困難である。 本稿では,SRIA(Synthetic Image Augmentation)の新たな2段階手法を提案する。 検出精度は初期41%からOODテストセットの92%に改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4249472316161877
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Tiny Object Detection is challenging due to small size, low resolution, occlusion, background clutter, lighting conditions and small object-to-image ratio. Further, object detection methodologies often make underlying assumption that both training and testing data remain congruent. However, this presumption often leads to decline in performance when model is applied to out-of-domain(unseen) data. Techniques like synthetic image generation are employed to improve model performance by leveraging variations in input data. Such an approach typically presumes access to 3D-rendered datasets. In contrast, we propose a novel two-stage methodology Synthetic Randomized Image Augmentation (SRIA), carefully devised to enhance generalization capabilities of models encountering 2D datasets, particularly with lower resolution which is more practical in real-world scenarios. The first stage employs a weakly supervised technique to generate pixel-level segmentation masks. Subsequently, the second stage generates a batch-wise synthesis of artificial images, carefully designed with an array of diverse augmentations. The efficacy of proposed technique is illustrated on challenging foreign object debris (FOD) detection. We compare our results with several SOTA models including CenterNet, SSD, YOLOv3, YOLOv4, YOLOv5, and Outer Vit on a publicly available FOD-A dataset. We also construct an out-of-distribution test set encompassing 800 annotated images featuring a corpus of ten common categories. Notably, by harnessing merely 1.81% of objects from source training data and amalgamating with 29 runway background images, we generate 2227 synthetic images. Subsequent model retraining via transfer learning, utilizing enriched dataset generated by domain randomization, demonstrates significant improvement in detection accuracy. We report that detection accuracy improved from an initial 41% to 92% for OOD test set.
• Abstract（参考訳）: 細い物体検出は、小サイズ、低解像度、オクルージョン、背景クラッタ、照明条件、オブジェクトと画像の比が小さいため、難しい。 さらに、オブジェクト検出手法は、トレーニングデータとテストデータの両方が一致していると仮定することが多い。 しかし、この仮定は、モデルがドメイン外(未処理)データに適用されると、しばしば性能が低下する。 入力データの変動を利用してモデル性能を向上させるために合成画像生成などの技術が用いられている。 このようなアプローチは通常、3Dレンダリングされたデータセットへのアクセスを前提とします。 対照的に,2dデータセットに遭遇するモデルの一般化能力,特に実世界のシナリオでより実用的な低分解能化を念頭において考案した,新しい2段階合成ランダム化画像拡張法(sria)を提案する。 第1段階では、ピクセルレベルのセグメンテーションマスクを生成するために弱制御技術を採用している。 その後、第2段階は、様々な拡張の配列で慎重に設計された人工画像のバッチワイズ合成を生成する。 提案手法の有効性は, 異物デブリ検出法 (fod) への挑戦性を示す。 この結果と,CenterNet,SSD,YOLOv3,YOLOv4,YOLOv5,Outer VitなどのSOTAモデルとの比較を行った。 また、10の共通カテゴリのコーパスを特徴とする800の注釈付き画像を含む分散テストセットを構築した。 特に、ソーストレーニングデータからわずか1.81%のオブジェクトを利用でき、29の滑走路背景画像と照合することで、227の合成画像を生成する。 ドメインランダム化によって生成されたリッチなデータセットを活用するトランスファーラーニングによるその後のモデル再訓練は、検出精度を著しく向上させる。 検出精度は初期41%からOODテストセットの92%に改善した。

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