論文の概要: SynFog: A Photo-realistic Synthetic Fog Dataset based on End-to-end Imaging Simulation for Advancing Real-World Defogging in Autonomous Driving
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17094v1
- Date: Mon, 25 Mar 2024 18:32:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-27 19:55:36.502665
- Title: SynFog: A Photo-realistic Synthetic Fog Dataset based on End-to-end Imaging Simulation for Advancing Real-World Defogging in Autonomous Driving
- Title(参考訳): SynFog: エンド・ツー・エンド・イメージング・シミュレーションに基づく自動走行における実世界のデフォッギング改善のためのフォトリアリスティック・シンセティック・フォッグデータセット
- Authors: Yiming Xie, Henglu Wei, Zhenyi Liu, Xiaoyu Wang, Xiangyang Ji,
- Abstract要約: フォトリアリスティックな霧画像を生成するために,エンド・ツー・エンドのシミュレーションパイプラインを導入する。
我々は、スカイライトとアクティブな照明条件の両方を特徴とするSynFogという新しい合成霧データセットを提案する。
実験の結果,SynFogで訓練したモデルでは,視覚知覚と検出精度が優れていた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 48.27575423606407
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: To advance research in learning-based defogging algorithms, various synthetic fog datasets have been developed. However, existing datasets created using the Atmospheric Scattering Model (ASM) or real-time rendering engines often struggle to produce photo-realistic foggy images that accurately mimic the actual imaging process. This limitation hinders the effective generalization of models from synthetic to real data. In this paper, we introduce an end-to-end simulation pipeline designed to generate photo-realistic foggy images. This pipeline comprehensively considers the entire physically-based foggy scene imaging process, closely aligning with real-world image capture methods. Based on this pipeline, we present a new synthetic fog dataset named SynFog, which features both sky light and active lighting conditions, as well as three levels of fog density. Experimental results demonstrate that models trained on SynFog exhibit superior performance in visual perception and detection accuracy compared to others when applied to real-world foggy images.
- Abstract(参考訳): 学習に基づくデファジグアルゴリズムの研究を進めるために、様々な合成霧データセットが開発された。
しかし、大気散乱モデル(ASM)やリアルタイムレンダリングエンジンを使用して作成された既存のデータセットは、実際の画像処理を正確に模倣する写実的な霧画像を作成するのに苦労することが多い。
この制限は、合成データから実データへのモデルの効果的な一般化を妨げる。
本稿では,フォトリアリスティックな霧画像を生成するために,エンドツーエンドのシミュレーションパイプラインを提案する。
このパイプラインは、現実世界の画像キャプチャー手法と密接に整合して、物理的にベースとした霧のシーンイメージングプロセス全体を包括的に検討している。
このパイプラインに基づいて、SynFogという新しい合成霧データセットを提示します。
実験結果から,SynFogでトレーニングしたモデルでは,実世界の霧画像に適用した場合と比較して,視覚知覚や検出精度が優れていた。
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