論文の概要: FieldNet: Efficient Real-Time Shadow Removal for Enhanced Vision in Field Robotics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08142v2
• Date: Thu, 08 May 2025 00:48:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-09 21:43:49.483537
• Title: FieldNet: Efficient Real-Time Shadow Removal for Enhanced Vision in Field Robotics
• Title（参考訳）: FieldNet:フィールドロボティクスにおけるビジョン強化のための効率的なリアルタイムシャドウ除去
• Authors: Alzayat Saleh, Alex Olsen, Jake Wood, Bronson Philippa, Mostafa Rahimi Azghadi,
• Abstract要約: 本研究では、リソース制約のあるハードウェアに最適化された、リアルタイムシャドウ除去のための新しいディープラーニングフレームワークであるFieldNetを紹介する。 合成シャドウで強化された1万の自然画像のデータセットに基づいてトレーニングされたFieldNetは、ベンチマークデータセットの最先端メソッドよりも優れています。 これらの進歩は、フィールドロボティクスなどにおけるリアルタイムビジョンタスクのための堅牢で効率的なソリューションとしてFieldNetを確立している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8444649426160304
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Shadows significantly hinder computer vision tasks in outdoor environments, particularly in field robotics, where varying lighting conditions complicate object detection and localisation. We present FieldNet, a novel deep learning framework for real-time shadow removal, optimised for resource-constrained hardware. FieldNet introduces a probabilistic enhancement module and a novel loss function to address challenges of inconsistent shadow boundary supervision and artefact generation, achieving enhanced accuracy and simplicity without requiring shadow masks during inference. Trained on a dataset of 10,000 natural images augmented with synthetic shadows, FieldNet outperforms state-of-the-art methods on benchmark datasets (ISTD, ISTD+, SRD), with up to $9$x speed improvements (66 FPS on Nvidia 2080Ti) and superior shadow removal quality (PSNR: 38.67, SSIM: 0.991). Real-world case studies in precision agriculture robotics demonstrate the practical impact of FieldNet in enhancing weed detection accuracy. These advancements establish FieldNet as a robust, efficient solution for real-time vision tasks in field robotics and beyond.
• Abstract（参考訳）: 影は屋外環境、特に様々な照明条件が物体の検出と局所化を複雑にするフィールドロボティクスにおいて、コンピュータビジョンのタスクを著しく妨げている。 本研究では、リソース制約のあるハードウェアに最適化された、リアルタイムシャドウ除去のための新しいディープラーニングフレームワークであるFieldNetを紹介する。 FieldNetは、確率的拡張モジュールと新しい損失関数を導入し、一貫性のないシャドウ境界監督とアーティファクト生成の課題に対処し、推論中にシャドウマスクを必要とせず、精度と簡易性を向上する。 合成シャドウで強化された1万の自然画像のデータセットに基づいてトレーニングされたFieldNetは、ベンチマークデータセット(ISTD、ISTD+、SRD)の最先端メソッドよりも優れており、最大9ドルのスピード改善(Nvidia 2080Tiの66 FPS)と優れたシャドウ除去品質(PSNR: 38.67、SSIM:0.991)がある。 精密農業ロボティクスにおける実世界の事例研究は、雑草検出精度の向上におけるFieldNetの実践的影響を実証している。 これらの進歩は、フィールドロボティクスなどにおけるリアルタイムビジョンタスクのための堅牢で効率的なソリューションとしてFieldNetを確立している。

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