論文の概要: CrashCar101: Procedural Generation for Damage Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06536v1
• Date: Sat, 11 Nov 2023 11:12:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 18:08:32.604338
• Title: CrashCar101: Procedural Generation for Damage Assessment
• Title（参考訳）: CrashCar101: 損傷評価のための手続き生成
• Authors: Jens Parslov, Erik Riise, Dim P. Papadopoulos
• Abstract要約: 3Dカーモデルに損傷を与えるプロシージャ生成パイプラインを提案する。 本研究では, 損傷車両の2次元画像と画素精度アノテーションを組み合わせて, 部分的・損傷的カテゴリの合成画像を得る。 パートセグメンテーションでは、実データと合成データの組み合わせで訓練されたセグメンテーションモデルが、実データのみで訓練されたすべてのモデルより優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.172653479848284
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we are interested in addressing the problem of damage assessment for vehicles, such as cars. This task requires not only detecting the location and the extent of the damage but also identifying the damaged part. To train a computer vision system for the semantic part and damage segmentation in images, we need to manually annotate images with costly pixel annotations for both part categories and damage types. To overcome this need, we propose to use synthetic data to train these models. Synthetic data can provide samples with high variability, pixel-accurate annotations, and arbitrarily large training sets without any human intervention. We propose a procedural generation pipeline that damages 3D car models and we obtain synthetic 2D images of damaged cars paired with pixel-accurate annotations for part and damage categories. To validate our idea, we execute our pipeline and render our CrashCar101 dataset. We run experiments on three real datasets for the tasks of part and damage segmentation. For part segmentation, we show that the segmentation models trained on a combination of real data and our synthetic data outperform all models trained only on real data. For damage segmentation, we show the sim2real transfer ability of CrashCar101.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自動車などの車両の損傷評価の問題に対処することに関心がある。 この作業では、位置や損傷の程度を検出するだけでなく、損傷部分の特定も必要となる。 画像中の意味的部分と損傷のセグメンテーションのためのコンピュータビジョンシステムを訓練するためには,画像に高コストの画素アノテーションを加えて手動でアノテートする必要がある。 このニーズを克服するために、これらのモデルをトレーニングするために合成データを使用することを提案する。 合成データは、高い可変性、ピクセル精度のアノテーション、そして人間の介入なしに任意に大きなトレーニングセットをサンプルに提供することができる。 本研究では, 3次元車両モデルに損傷を与えるプロシージャ生成パイプラインを提案し, 部品および損傷カテゴリに対する画素精度アノテーションと組み合わせた損傷車両の合成2次元画像を得る。 私たちのアイデアを検証するために、パイプラインを実行し、CrashCar101データセットをレンダリングします。 部品分割と損傷分割のタスクのために、3つの実際のデータセットで実験を行う。 部分セグメンテーションについては,実データと合成データの組み合わせで学習したセグメンテーションモデルが,実データのみでトレーニングされたすべてのモデルよりも優れていることを示す。 損傷セグメンテーションではCrashCar101のsim2real転送能力を示す。

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