Fugu-MT 論文翻訳(概要): Global License Plate Dataset

論文の概要: Global License Plate Dataset

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10949v1
Date: Fri, 22 Mar 2024 13:01:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-01 08:39:42.506677
Title: Global License Plate Dataset
Title（参考訳）: グローバルライセンスプレートデータセット
Authors: Siddharth Agrawal,
Abstract要約: データセットは、74カ国から収集されたさまざまなサンプルを含む500万枚以上の画像で構成されている。データセットの統計分析を含み、ベースラインの効率的かつ正確なモデルを提供します。 GLPDは、モデル開発とライセンスプレート認識のための微調整のための主要なベンチマークデータセットになることを目標としている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6216023343793144
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: In the pursuit of advancing the state-of-the-art (SOTA) in road safety, traffic monitoring, surveillance, and logistics automation, we introduce the Global License Plate Dataset (GLPD). The dataset consists of over 5 million images, including diverse samples captured from 74 countries with meticulous annotations, including license plate characters, license plate segmentation masks, license plate corner vertices, as well as vehicle make, colour, and model. We also include annotated data on more classes, such as pedestrians, vehicles, roads, etc. We include a statistical analysis of the dataset, and provide baseline efficient and accurate models. The GLPD aims to be the primary benchmark dataset for model development and finetuning for license plate recognition.
Abstract（参考訳）: 道路安全,交通監視,監視,物流自動化における最先端のSOTA(State-of-the-art)の推進を目指して,Global License Plate Dataset(GLPD)を紹介した。データセットは、ライセンスプレート文字、ライセンスプレートセグメンテーションマスク、ライセンスプレートコーナー頂点、自動車製造、色、モデルなど、74カ国から収集された多様なサンプルを含む500万以上の画像で構成されている。また、歩行者、車、道路など、より多くのクラスの注釈付きデータも含んでいます。データセットの統計分析を含み、ベースラインの効率的かつ正確なモデルを提供します。 GLPDは、モデル開発とライセンスプレート認識のための微調整のための主要なベンチマークデータセットになることを目標としている。

関連論文リスト

A Training-Free Framework for Video License Plate Tracking and Recognition with Only One-Shot [25.032455444204466]
OneShotLPは、ビデオベースのライセンスプレートの検出と認識のためのトレーニング不要のフレームワークである。広範なトレーニングデータなしで効果的に機能する機能と、さまざまなライセンスプレートスタイルへの適応性を提供する。これは、インテリジェントトランスポートシステムにおける多様な現実世界のアプリケーションに事前訓練されたモデルを活用する可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-11T08:42:02Z)
A Dataset and Model for Realistic License Plate Deblurring [17.52035404373648]
ライセンスプレートブラ(LPBlur)と呼ばれる,最初の大規模ナンバープレートデブロアリングデータセットについて紹介する。そこで我々は,ライセンスプレート・デブロアリングに対処するために,LPDGAN (L License Plate Deblurring Generative Adversarial Network) を提案する。提案手法は,現実的なナンバープレートのデブロアリングシナリオにおいて,他の最先端の動作デブロアリング手法よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-21T14:36:57Z)
TrafficBots: Towards World Models for Autonomous Driving Simulation and Motion Prediction [149.5716746789134]
我々は,データ駆動型交通シミュレーションを世界モデルとして定式化できることを示した。動作予測とエンドツーエンドの運転に基づくマルチエージェントポリシーであるTrafficBotsを紹介する。オープンモーションデータセットの実験は、TrafficBotsが現実的なマルチエージェント動作をシミュレートできることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-07T18:28:41Z)
Traffic Scene Parsing through the TSP6K Dataset [109.69836680564616]
高品質なピクセルレベルのアノテーションとインスタンスレベルのアノテーションを備えた,TSP6Kと呼ばれる特殊なトラフィック監視データセットを導入する。データセットは、既存の運転シーンの何倍ものトラフィック参加者を持つ、より混雑した交通シーンをキャプチャする。交通シーンの異なるセマンティック領域の詳細を復元するシーン解析のためのディテールリフィニングデコーダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-06T02:05:14Z)
Argoverse 2: Next Generation Datasets for Self-Driving Perception and Forecasting [64.7364925689825]
Argoverse 2(AV2)は、自動運転分野の研究の知覚と予測のための3つのデータセットの集合である。 Lidarデータセットには、ラベルなしのLidar点雲とマップ整列ポーズの2万のシーケンスが含まれている。 Motion Forecastingデータセットには、各ローカルシーンにおける自動運転車と他のアクター間の興味深い、挑戦的なインタラクションのために採掘された25万のシナリオが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-02T00:36:22Z)
Indian Commercial Truck License Plate Detection and Recognition for Weighbridge Automation [0.0]
本稿では,商用トラックナンバープレートのデータベースと,リアルタイムオブジェクト検出における最先端モデルの利用について述べる。提案したライセンスプレートデータセットのアルゴリズム実装において,95.82%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-23T18:28:12Z)
IR-LPR: Large Scale of Iranian License Plate Recognition Dataset [0.0]
我々は,20,967台の車両画像を含む全データセットと,ライセンスプレートとその文字全体の検出アノテーションを作成した。ライセンスプレートの文字を認識するためのイラン最大のデータセットには5,000の画像がある。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-10T14:41:59Z)
License Plate Privacy in Collaborative Visual Analysis of Traffic Scenes [29.458965499016752]
ナンバープレートを識別できるシステムは、対応する車両所有者の行動パターンを構築し、様々な違法な目的に使用することができる。本稿では,ライセンスプレートのプライバシーを保護しながら,交通シーンの分析を可能にするシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-03T18:47:27Z)
One Million Scenes for Autonomous Driving: ONCE Dataset [91.94189514073354]
自律運転シナリオにおける3次元物体検出のためのONCEデータセットを提案する。データは、利用可能な最大の3D自動運転データセットよりも20倍長い144時間の運転時間から選択される。我々はONCEデータセット上で、様々な自己教師的・半教師的手法を再現し、評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-21T12:28:08Z)
A Robust Attentional Framework for License Plate Recognition in the Wild [95.7296788722492]
本稿では,ライセンスプレート認識のための堅牢なフレームワークを提案する。ナンバープレート画像生成のためのCycleGANモデルと、プレート認識のための精巧な設計された画像系列ネットワークで構成されている。われわれは、中国本土31州から1200枚の画像を含む新しいライセンスプレートデータセット「CLPD」をリリースした。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-06T17:11:52Z)
VehicleNet: Learning Robust Visual Representation for Vehicle Re-identification [116.1587709521173]
我々は,4つのパブリックな車両データセットを活用することで,大規模車両データセット(VabyNet)を構築することを提案する。 VehicleNetからより堅牢な視覚表現を学習するための、シンプルで効果的な2段階プログレッシブアプローチを設計する。 AICity Challengeのプライベートテストセットにおいて,最先端の精度86.07%mAPを実現した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-14T05:06:38Z)

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。