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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01430v2
• Date: Sat, 21 Dec 2024 07:21:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:54:25.697417
• Title: SUSTechGAN: Image Generation for Object Detection in Adverse Conditions of Autonomous Driving
• Title（参考訳）: SUSTechGAN:自律走行の逆条件における物体検出のための画像生成
• Authors: Gongjin Lan, Yang Peng, Qi Hao, Chengzhong Xu,
• Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Network)は、自律運転のためのデータ拡張に応用されている。 本稿では,2つの注目モジュール,マルチスケールジェネレータ,新しい損失関数を備えた新しいフレームワーク,SUSTechGANを提案する。 我々は、SUSTechGANとよく知られたGANを用いて、雨と夜の悪天候下で駆動画像を生成し、生成した画像を物体検出ネットワークの再トレーニングに適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.985889862182642
• License:
• 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 framework, SUSTechGAN, with customized dual attention modules, multi-scale generators, and a novel loss function to generate driving images for improving object detection of autonomous driving in adverse conditions. We test the SUSTechGAN and the well-known GANs to generate driving images in adverse conditions of rain and night and apply the generated images to retrain object detection 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 detection 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をカスタマイズした新しいフレームワーク,SUSTechGAN,マルチスケール・ジェネレータ,および障害条件下での自律走行物体検出を改善する駆動画像を生成する新しい損失関数を提案する。 我々は、SUSTechGANとよく知られたGANを用いて、雨と夜の悪天候下で駆動画像を生成し、生成した画像を物体検出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を再トレーニングし、悪条件下での物体検出のための再学習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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