論文の概要: Challenges of YOLO Series for Object Detection in Extremely Heavy Rain: CALRA Simulator based Synthetic Evaluation Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07976v2
• Date: Thu, 14 Dec 2023 07:09:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-15 11:20:59.701056
• Title: Challenges of YOLO Series for Object Detection in Extremely Heavy Rain: CALRA Simulator based Synthetic Evaluation Dataset
• Title（参考訳）: 極豪雨におけるオブジェクト検出用YOLOシリーズの課題:CALRAシミュレータによる総合評価データセット
• Authors: T. Kim, H. Jeon, Y. Lim
• Abstract要約: 様々なセンサー(LiDAR、レーダー、カメラなど)による物体検出は、自動運転車に優先されるべきである。 これらのセンサーは、多様な気象条件下で物体を正確に素早く検出する必要があるが、雨や雪、霧といった悪天候条件下で物体を一貫して検出することは困難である。 本研究では,降水条件から得られた雨滴データに基づいて,様々な降水条件下で多様なネットワークモデルをテストすることのできる新しいデータセットを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, as many studies of autonomous vehicles have been achieved for levels 4 and 5, there has been also increasing interest in the advancement of perception, decision, and control technologies, which are the three major aspects of autonomous vehicles. As for the perception technologies achieving reliable maneuvering of autonomous vehicles, object detection by using diverse sensors (e.g., LiDAR, radar, and camera) should be prioritized. These sensors require to detect objects accurately and quickly in diverse weather conditions, but they tend to have challenges to consistently detect objects in bad weather conditions with rain, snow, or fog. Thus, in this study, based on the experimentally obtained raindrop data from precipitation conditions, we constructed a novel dataset that could test diverse network model in various precipitation conditions through the CARLA simulator. Consequently, based on our novel dataset, YOLO series, a one-stage-detector, was used to quantitatively verify how much object detection performance could be decreased under various precipitation conditions from normal to extreme heavy rain situations.
• Abstract（参考訳）: 近年,4段階と5段階の自動運転車の研究が盛んに行われており,自動運転車の3つの主要な側面である認識・意思決定・制御技術の進歩への関心が高まっている。 自動運転車の信頼性の高い操作を実現する知覚技術については、さまざまなセンサ(lidar、レーダー、カメラなど)による物体検出を優先する必要がある。 これらのセンサーは、多様な気象条件下で物体を正確に素早く検出する必要があるが、雨や雪、霧といった悪天候条件下で物体を一貫して検出することは困難である。 そこで本研究では, 降水条件から得られた雨滴データに基づいて, CARLAシミュレータを用いて種々の降水条件における多様なネットワークモデルをテストする新しいデータセットを構築した。 その結果, 1段検出装置であるYOLOシリーズを用いて, 降雨条件の異なる降雨条件下での物体検出性能の低下を定量的に検証した。

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