論文の概要: SUSTechGAN: Image Generation for Object Recognition in Adverse Conditions of Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01430v1
• Date: Thu, 18 Jul 2024 15:32:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-19 05:08:48.009846
• Title: SUSTechGAN: Image Generation for Object Recognition in Adverse Conditions of Autonomous Driving
• Title（参考訳）: SUSTechGAN:自律運転の逆条件における物体認識のための画像生成
• Authors: Gongjin Lan, Yang Peng, Qi Hao, Chengzhong Xu,
• Abstract要約: 本稿では,2つの注意モジュールとマルチスケールジェネレータを備えた新しいSUSTechGANを提案する。 我々は、SUSTechGANと既存のよく知られたGANを用いて、雨と夜の悪天候下で駆動画像を生成し、生成した画像をオブジェクト認識ネットワークの再トレーニングに適用する。 実験の結果,SUSTechGANで生成した運転画像は,降雨時のヨロブ5の再学習性能を有意に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.985889862182642
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Autonomous driving significantly benefits from data-driven deep neural networks. However, the data in autonomous driving typically fits the long-tailed distribution, in which the critical driving data in adverse conditions is hard to collect. Although generative adversarial networks (GANs) have been applied to augment data for autonomous driving, generating driving images in adverse conditions is still challenging. In this work, we propose a novel SUSTechGAN with dual attention modules and multi-scale generators to generate driving images for improving object recognition of autonomous driving in adverse conditions. We test the SUSTechGAN and the existing well-known GANs to generate driving images in adverse conditions of rain and night and apply the generated images to retrain object recognition networks. Specifically, we add generated images into the training datasets to retrain the well-known YOLOv5 and evaluate the improvement of the retrained YOLOv5 for object recognition in adverse conditions. The experimental results show that the generated driving images by our SUSTechGAN significantly improved the performance of retrained YOLOv5 in rain and night conditions, which outperforms the well-known GANs. The open-source code, video description and datasets are available on the page 1 to facilitate image generation development in autonomous driving under adverse conditions.
• Abstract（参考訳）: 自律運転は、データ駆動のディープニューラルネットワークから大きな恩恵を受ける。 しかし、自律運転のデータは通常、悪条件下での臨界運転データが収集されにくい長い尾の分布に適合する。 自動走行のためのデータ拡張にはGAN(Generative Adversarial Network)が適用されているが、悪条件下での運転画像の生成は依然として困難である。 本研究では,2つの注意モジュールとマルチスケールジェネレータを備えた新しいSUSTechGANを提案する。 我々は、SUSTechGANと既存のよく知られたGANを用いて、雨と夜の悪天候下で駆動画像を生成し、生成した画像をオブジェクト認識ネットワークの再トレーニングに適用する。 具体的には、トレーニングデータセットに生成された画像を加え、よく知られたYOLOv5を再訓練し、悪条件下での物体認識のための再学習YOLOv5の改善を評価する。 SUSTechGANにより生成された運転画像は,降雨条件および夜間条件下でのYOLOv5の再現性能を著しく向上し,GANよりも優れていた。 オープンソースコード、ビデオ記述、データセットは、悪条件下での自律運転における画像生成を容易にするために、ページ1で利用可能である。

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