論文の概要: A Universal Railway Obstacle Detection System based on Semi-supervised Segmentation And Optical Flow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18908v1
• Date: Thu, 27 Jun 2024 05:48:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-28 15:06:48.880675
• Title: A Universal Railway Obstacle Detection System based on Semi-supervised Segmentation And Optical Flow
• Title（参考訳）: 半教師付きセグメンテーション・オプティカルフローに基づくユニバーサル鉄道障害物検出システム
• Authors: Qiushi Guo,
• Abstract要約: 従来のオブジェクト検出手法ではなく,バイナリ分割問題としてタスクを再構築する。 データ不足を軽減するため,Segment Anything (SAM) とYOLOを用いて,高度にリアルな合成画像を生成する。 我々は、事前知識として光学フローを活用してモデルを効果的に訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.450405446885067
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Detecting obstacles in railway scenarios is both crucial and challenging due to the wide range of obstacle categories and varying ambient conditions such as weather and light. Given the impossibility of encompassing all obstacle categories during the training stage, we address this out-of-distribution (OOD) issue with a semi-supervised segmentation approach guided by optical flow clues. We reformulate the task as a binary segmentation problem instead of the traditional object detection approach. To mitigate data shortages, we generate highly realistic synthetic images using Segment Anything (SAM) and YOLO, eliminating the need for manual annotation to produce abundant pixel-level annotations. Additionally, we leverage optical flow as prior knowledge to train the model effectively. Several experiments are conducted, demonstrating the feasibility and effectiveness of our approach.
• Abstract（参考訳）: 鉄道シナリオにおける障害物の検出は、幅広い障害物カテゴリーと、気象や光など環境条件の異なるため、極めて重要かつ困難である。 トレーニング段階において,すべての障害カテゴリを包含することができないことを考慮し,光学的フロー手がかりによる半教師付きセグメンテーション手法を用いて,このアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)問題に対処する。 従来のオブジェクト検出手法ではなく,バイナリ分割問題としてタスクを再構築する。 データ不足を軽減するため,Segment Anything (SAM) と YOLO を用いてリアルな合成画像を生成する。 さらに、事前知識として光学フローを活用してモデルを効果的に訓練する。 提案手法の有効性と有効性を示すいくつかの実験を行った。

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