論文の概要: UAV-Sim: NeRF-based Synthetic Data Generation for UAV-based Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16255v1
• Date: Wed, 25 Oct 2023 00:20:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 17:40:04.341132
• Title: UAV-Sim: NeRF-based Synthetic Data Generation for UAV-based Perception
• Title（参考訳）: UAV-Sim:UAVに基づく知覚のためのNeRFに基づく合成データ生成
• Authors: Christopher Maxey, Jaehoon Choi, Hyungtae Lee, Dinesh Manocha, Heesung Kwon
• Abstract要約: ニューラルレンダリングの最近の進歩を利用して、静的および動的ノベルビューUAVベースの画像レンダリングを改善する。 本研究では,主に実データと合成データのハイブリッドセットに基づいて最先端検出モデルが最適化された場合,性能が大幅に向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.71374902455154
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Tremendous variations coupled with large degrees of freedom in UAV-based imaging conditions lead to a significant lack of data in adequately learning UAV-based perception models. Using various synthetic renderers in conjunction with perception models is prevalent to create synthetic data to augment the learning in the ground-based imaging domain. However, severe challenges in the austere UAV-based domain require distinctive solutions to image synthesis for data augmentation. In this work, we leverage recent advancements in neural rendering to improve static and dynamic novelview UAV-based image synthesis, especially from high altitudes, capturing salient scene attributes. Finally, we demonstrate a considerable performance boost is achieved when a state-ofthe-art detection model is optimized primarily on hybrid sets of real and synthetic data instead of the real or synthetic data separately.
• Abstract（参考訳）: 高度に自由度の高いUAVベースの撮像条件が組み合わさって、UAVベースの知覚モデルを適切に学習する際のデータの欠如につながっている。 様々な合成レンダラーを知覚モデルと併用することで、地上画像領域での学習を増強する合成データを作成することが一般的である。 しかし、Austere UAVベースの領域における深刻な課題は、データ拡張のための画像合成に特有の解決策を必要とする。 本研究ではニューラルレンダリングの最近の進歩を活用して,特に高高度から,静的でダイナミックなUAVに基づく画像合成を改善する。 最後に, 実データや合成データを別々にではなく, 実データと合成データのハイブリッドセットに最適化した場合に, かなりの性能向上が達成されることを示す。

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