論文の概要: Overcoming Scene Context Constraints for Object Detection in wild using Defilters
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08293v1
- Date: Fri, 12 Apr 2024 07:30:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-15 15:45:46.084039
- Title: Overcoming Scene Context Constraints for Object Detection in wild using Defilters
- Title（参考訳）: ディディルタを用いた野生環境における物体検出のための環境制約の克服
- Authors: Vamshi Krishna Kancharla, Neelam sinha,
- Abstract要約: 物体検出、認識、セグメンテーションなどの高レベルのコンピュータビジョンタスクは、特に画像歪みに敏感である。
物体検出に先立って画像歪みを補正する画像デファイラを提案する。
この方法では、非歪画像のトレーニング時にモデルが最適に実行されるため、オブジェクト検出精度が向上する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.038642416291856
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper focuses on improving object detection performance by addressing the issue of image distortions, commonly encountered in uncontrolled acquisition environments. High-level computer vision tasks such as object detection, recognition, and segmentation are particularly sensitive to image distortion. To address this issue, we propose a novel approach employing an image defilter to rectify image distortion prior to object detection. This method enhances object detection accuracy, as models perform optimally when trained on non-distorted images. Our experiments demonstrate that utilizing defiltered images significantly improves mean average precision compared to training object detection models on distorted images. Consequently, our proposed method offers considerable benefits for real-world applications plagued by image distortion. To our knowledge, the contribution lies in employing distortion-removal paradigm for object detection on images captured in natural settings. We achieved an improvement of 0.562 and 0.564 of mean Average precision on validation and test data.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,未制御の取得環境においてよく発生する画像歪みの問題に対処し,物体検出性能の向上に焦点をあてる。
物体検出、認識、セグメンテーションなどの高レベルのコンピュータビジョンタスクは、特に画像歪みに敏感である。
この問題に対処するため,物体検出に先立って画像歪みを補正する画像デファイラを用いた新しい手法を提案する。
この方法では、非歪画像のトレーニング時にモデルが最適に実行されるため、オブジェクト検出精度が向上する。
本実験は, 歪み画像における物体検出モデルの訓練に比べて, 平均精度が有意に向上することを示した。
その結果,提案手法は画像歪みに悩まされる現実世界のアプリケーションに多大な恩恵をもたらす。
我々の知る限り、この貢献は自然の環境で撮影された画像に対する物体検出に歪み除去パラダイムを採用することにある。
検証および試験データの平均精度は0.562と0.564に向上した。
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