論文の概要: Caltech Aerial RGB-Thermal Dataset in the Wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08997v2
• Date: Wed, 31 Jul 2024 23:01:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-02 14:14:35.365808
• Title: Caltech Aerial RGB-Thermal Dataset in the Wild
• Title（参考訳）: 野生におけるカルテック・エアリアルRGB熱データセット
• Authors: Connor Lee, Matthew Anderson, Nikhil Raganathan, Xingxing Zuo, Kevin Do, Georgia Gkioxari, Soon-Jo Chung,
• Abstract要約: 本稿では,自然環境下での航空ロボットのためのRGB熱水モデルについて紹介する。 私たちのデータセットは、川、湖、海岸線、砂漠、森林など、米国中のさまざまな地形を捉えています。 自然設定でよく見られる10のクラスに対してセマンティックセグメンテーションアノテーションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.699908177967181
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present the first publicly-available RGB-thermal dataset designed for aerial robotics operating in natural environments. Our dataset captures a variety of terrain across the United States, including rivers, lakes, coastlines, deserts, and forests, and consists of synchronized RGB, thermal, global positioning, and inertial data. We provide semantic segmentation annotations for 10 classes commonly encountered in natural settings in order to drive the development of perception algorithms robust to adverse weather and nighttime conditions. Using this dataset, we propose new and challenging benchmarks for thermal and RGB-thermal (RGB-T) semantic segmentation, RGB-T image translation, and motion tracking. We present extensive results using state-of-the-art methods and highlight the challenges posed by temporal and geographical domain shifts in our data. The dataset and accompanying code is available at https://github.com/aerorobotics/caltech-aerial-rgbt-dataset.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自然環境下での航空ロボットのためのRGB熱水モデルについて紹介する。 我々のデータセットは、川、湖、海岸線、砂漠、森林など、米国中の様々な地形を捉え、同期RGB、熱、地球位置、慣性データで構成されています。 本研究では,悪天候や夜間条件に頑健な認識アルゴリズムの開発を促進するために,自然環境において一般的に遭遇する10のクラスに対してセマンティックセグメンテーションアノテーションを提供する。 本データセットを用いて,RGB-Tのセマンティックセグメンテーション,RGB-T画像変換,モーショントラッキングのための新しい,挑戦的なベンチマークを提案する。 我々は、最先端の手法を用いて広範な結果を提示し、我々のデータにおける時間的および地理的領域シフトによる課題を強調した。 データセットと付属コードはhttps://github.com/aerorobotics/caltech-aerial-rgbt-datasetで公開されている。

関連論文リスト

• T-FAKE: Synthesizing Thermal Images for Facial Landmarking [8.20594611891252]
  スパースと密集したランドマークを持つ新しい大規模合成熱データセットであるT-FAKEデータセットを紹介する。 我々のモデルは、スパース70点のランドマークと密度478点のランドマークアノテーションの両方で優れた性能を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-27T15:07:58Z)
• CattleFace-RGBT: RGB-T Cattle Facial Landmark Benchmark [4.463254896517738]
  CattleFace-RGBTは、合計4,600枚からなる2,300枚のRGB-T画像からなるRGB-T Cattle Facial Landmarkデータセットである。 AIを熱画像に適用することは、直接熱訓練と実現不可能なRGB熱的アライメントによる最適以下の結果によって困難である。 我々は、RGBで訓練されたモデルを熱画像に転送し、AIアシストアノテーションツールを使用してそれらを洗練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-05T16:29:13Z)
• RaSim: A Range-aware High-fidelity RGB-D Data Simulation Pipeline for Real-world Applications [55.24463002889]
  我々は深度データ合成に焦点をあて、レンジ対応RGB-Dデータシミュレーションパイプライン(RaSim)を開発した。 特に、実世界のセンサーの撮像原理を模倣して高忠実度深度データを生成する。 RaSimは、下流のRGB-D知覚タスクで微調整をすることなく、現実世界のシナリオに直接適用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-05T08:52:32Z)
• Implicit Event-RGBD Neural SLAM [54.74363487009845]
  神経性SLAMは近年顕著な進歩を遂げている。 既存の手法は、非理想的なシナリオにおいて重大な課題に直面します。 本稿では,最初のイベントRGBD暗黙的ニューラルSLAMフレームワークであるEN-SLAMを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-18T08:48:58Z)
• Attentive Multimodal Fusion for Optical and Scene Flow [24.08052492109655]
  既存の方法は通常、RGB画像のみに依存するか、後段のモダリティを融合させる。 本稿では,センサモード間の早期情報融合を可能にするFusionRAFTという新しいディープニューラルネットワーク手法を提案する。 提案手法は,RGB画像に影響を及ぼすノイズや低照度条件の存在下での堅牢性の向上を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-28T04:36:07Z)
• Visible-Thermal UAV Tracking: A Large-Scale Benchmark and New Baseline [80.13652104204691]
  本稿では,可視熱UAV追跡(VTUAV)のための高多様性の大規模ベンチマークを構築する。 本稿では, フレームレベルの属性を, チャレンジ固有のトラッカーの可能性を利用するための粗粒度属性アノテーションを提案する。 さらに,様々なレベルでRGB-Tデータを融合するHMFT(Hierarchical Multi-modal Fusion Tracker)という新しいRGB-Tベースラインを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-08T15:22:33Z)
• Refer-it-in-RGBD: A Bottom-up Approach for 3D Visual Grounding in RGBD Images [69.5662419067878]
  RGBD画像における接地参照表現は新たな分野である。 本稿では,参照する物体が閉塞により部分的にスキャンされる場合が多い単視点rgbd画像における3次元視覚グランド化の新たな課題を提案する。 提案手法はまず,RGBD画像内の関連領域をローカライズするヒートマップを生成するために,下層の言語と視覚的特徴を融合させる。 次に、ヒートマップに基づく適応的特徴学習を行い、他のビジオ言語融合とオブジェクトレベルのマッチングを行い、最後に参照したオブジェクトを接地する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-14T11:18:50Z)
• Synergistic saliency and depth prediction for RGB-D saliency detection [76.27406945671379]
  既存のRGB-Dサリエンシデータセットは小さく、多様なシナリオに対して過度に適合し、限定的な一般化につながる可能性がある。 そこで本研究では,RGB-Dサリエンシ検出のための半教師付きシステムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-03T14:24:41Z)
• Speak2Label: Using Domain Knowledge for Creating a Large Scale Driver Gaze Zone Estimation Dataset [55.391532084304494]
  ワイルド・データセットのドライバ・ゲイズには、夕方を含む1日の異なる時間に撮影された586の録音が含まれている。 ワイルド・データセットのドライバ・ゲイズには338人の被験者がおり、年齢は18-63歳である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-13T14:47:34Z)
• HeatNet: Bridging the Day-Night Domain Gap in Semantic Segmentation with Thermal Images [26.749261270690425]
  現実の運転シナリオでは、夜間照明や光沢のような環境条件が悪くなる。 日中夜間に適用可能な多モーダルセマンティックセマンティックセマンティクスモデルを提案する。 RGB画像以外にも、サーマルイメージを活用して、ネットワークをはるかに堅牢にしています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-10T11:36:42Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。