論文の概要: RaceLens: A Machine Intelligence-Based Application for Racing Photo
Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13515v1
- Date: Fri, 20 Oct 2023 13:58:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-23 22:45:44.693381
- Title: RaceLens: A Machine Intelligence-Based Application for Racing Photo
Analysis
- Title（参考訳）: RaceLens: レーシング写真分析のためのマシンインテリジェンスベースのアプリケーション
- Authors: Andrei Boiarov, Dmitry Bleklov, Pavlo Bredikhin, Nikita Koritsky and
Sergey Ulasen
- Abstract要約: RaceLensは、高度なディープラーニングとコンピュータビジョンモデルを利用して、レース写真の包括的な分析を行う新しいアプリケーションである。
モデルトレーニングに必要な堅牢なデータセット収集のプロセスについて議論し、このデータセットを継続的に拡張および改善するために設計したアプローチについて述べる。
本研究は,NASCARチームによる4シーズンにわたる展開の成功に焦点を当て,RaceLensの実践的応用の図示に重点を置いている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2443208492624608
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents RaceLens, a novel application utilizing advanced deep
learning and computer vision models for comprehensive analysis of racing
photos. The developed models have demonstrated their efficiency in a wide array
of tasks, including detecting racing cars, recognizing car numbers, detecting
and quantifying car details, and recognizing car orientations. We discuss the
process of collecting a robust dataset necessary for training our models, and
describe an approach we have designed to augment and improve this dataset
continually. Our method leverages a feedback loop for continuous model
improvement, thus enhancing the performance and accuracy of RaceLens over time.
A significant part of our study is dedicated to illustrating the practical
application of RaceLens, focusing on its successful deployment by NASCAR teams
over four seasons. We provide a comprehensive evaluation of our system's
performance and its direct impact on the team's strategic decisions and
performance metrics. The results underscore the transformative potential of
machine intelligence in the competitive and dynamic world of car racing,
setting a precedent for future applications.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,高度な深層学習とコンピュータビジョンモデルを用いたレース写真の包括的解析を行うRaceLensを提案する。
開発したモデルは、レーシングカーの検出、車番号の認識、車の詳細の検出と定量化、車方向の認識など、幅広いタスクでその効率を実証した。
モデルトレーニングに必要な堅牢なデータセット収集のプロセスについて議論し、このデータセットを継続的に拡張および改善するために設計したアプローチについて述べる。
提案手法は,連続モデルの改善にフィードバックループを活用し,時間とともにレースレンズの性能と精度を向上させる。
本研究は,NASCARチームによる4シーズンにわたる展開の成功に焦点を当て,RaceLensの実践的応用の図示に重点を置いている。
システムのパフォーマンスと、そのチームの戦略的決定とパフォーマンス指標に対する直接的な影響を総合的に評価する。
この結果は、カーレースの競争と動的世界におけるマシンインテリジェンスの変革の可能性を強調し、将来の応用の先例となる。
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