論文の概要: Enhancing Traffic Sign Recognition with Tailored Data Augmentation: Addressing Class Imbalance and Instance Scarcity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03576v1
• Date: Wed, 5 Jun 2024 18:45:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 19:14:47.865123
• Title: Enhancing Traffic Sign Recognition with Tailored Data Augmentation: Addressing Class Imbalance and Instance Scarcity
• Title（参考訳）: 階層化データ拡張による交通信号認識の強化--クラス不均衡とインスタンススカルシティの対応
• Authors: Ulan Alsiyeu, Zhasdauren Duisebekov,
• Abstract要約: 本稿では道路安全に不可欠な交通標識認識(TSR)における重要な課題に取り組む。 本稿では,合成画像生成や幾何変換などのデータ拡張技術を紹介する。 本手法は,実世界の条件を正確にシミュレートするための多種多様な拡張プロセスを導入し,トレーニングデータの多様性と代表性を拡大する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper tackles critical challenges in traffic sign recognition (TSR), which is essential for road safety -- specifically, class imbalance and instance scarcity in datasets. We introduce tailored data augmentation techniques, including synthetic image generation, geometric transformations, and a novel obstacle-based augmentation method to enhance dataset quality for improved model robustness and accuracy. Our methodology incorporates diverse augmentation processes to accurately simulate real-world conditions, thereby expanding the training data's variety and representativeness. Our findings demonstrate substantial improvements in TSR models performance, offering significant implications for traffic sign recognition systems. This research not only addresses dataset limitations in TSR but also proposes a model for similar challenges across different regions and applications, marking a step forward in the field of computer vision and traffic sign recognition systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、道路安全に不可欠な交通標識認識(TSR)における重要な課題、特にデータセットにおけるクラス不均衡とインスタンス不足に対処する。 本稿では,合成画像生成,幾何変換,およびモデル堅牢性と精度向上のためのデータセット品質向上のための新しい障害物ベースの拡張手法など,データ拡張技術を紹介する。 本手法は,実世界の条件を正確にシミュレートするための多種多様な拡張プロセスを導入し,トレーニングデータの多様性と代表性を拡大する。 この結果,TSRモデルの性能は大幅に向上し,交通標識認識システムに大きな影響を及ぼすことがわかった。 この研究は、TSRのデータセット制限に対処するだけでなく、異なる領域やアプリケーションにまたがる同様の課題のモデルも提案している。

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