論文の概要: A Recurrent YOLOv8-based framework for Event-Based Object Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05321v1
- Date: Fri, 9 Aug 2024 20:00:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-13 19:32:21.865838
- Title: A Recurrent YOLOv8-based framework for Event-Based Object Detection
- Title（参考訳）: イベントベースオブジェクト検出のためのリカレントYOLOv8ベースのフレームワーク
- Authors: Diego A. Silva, Kamilya Smagulova, Ahmed Elsheikh, Mohammed E. Fouda, Ahmed M. Eltawil,
- Abstract要約: 本研究では、時間的モデリング機能を備えたフレームベース検出システムを強化する高度なオブジェクト検出フレームワークであるReYOLOv8を紹介する。
イベントデータを符号化する低レイテンシでメモリ効率の手法を実装し,システムの性能を向上する。
また、イベントデータのユニークな属性を利用するように調整された新しいデータ拡張手法を開発し、検出精度を向上した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.866548300593921
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Object detection is crucial in various cutting-edge applications, such as autonomous vehicles and advanced robotics systems, primarily relying on data from conventional frame-based RGB sensors. However, these sensors often struggle with issues like motion blur and poor performance in challenging lighting conditions. In response to these challenges, event-based cameras have emerged as an innovative paradigm. These cameras, mimicking the human eye, demonstrate superior performance in environments with fast motion and extreme lighting conditions while consuming less power. This study introduces ReYOLOv8, an advanced object detection framework that enhances a leading frame-based detection system with spatiotemporal modeling capabilities. We implemented a low-latency, memory-efficient method for encoding event data to boost the system's performance. We also developed a novel data augmentation technique tailored to leverage the unique attributes of event data, thus improving detection accuracy. Our models outperformed all comparable approaches in the GEN1 dataset, focusing on automotive applications, achieving mean Average Precision (mAP) improvements of 5%, 2.8%, and 2.5% across nano, small, and medium scales, respectively.These enhancements were achieved while reducing the number of trainable parameters by an average of 4.43% and maintaining real-time processing speeds between 9.2ms and 15.5ms. On the PEDRo dataset, which targets robotics applications, our models showed mAP improvements ranging from 9% to 18%, with 14.5x and 3.8x smaller models and an average speed enhancement of 1.67x.
- Abstract（参考訳）: オブジェクト検出は、自動運転車や高度なロボティクスシステムなど、さまざまな最先端のアプリケーションにおいて重要であり、主に従来のフレームベースのRGBセンサーのデータに依存している。
しかし、これらのセンサーは、動作のぼやけや照明条件の難しさといった問題に悩まされることが多い。
これらの課題に応えて、イベントベースのカメラが革新的なパラダイムとして登場した。
これらのカメラは人間の目に似ており、速い動きと極端な照明条件のある環境では優れた性能を示し、消費電力は少ない。
本研究では,時空間モデリング機能を備えた先進的なフレームベース検出システムであるReYOLOv8を紹介する。
イベントデータを符号化する低レイテンシでメモリ効率の手法を実装し,システムの性能を向上した。
また、イベントデータのユニークな属性を利用するように調整された新しいデータ拡張手法を開発し、検出精度を向上した。
本モデルでは, 平均精度(mAP)を5%, 2.8%, 2.5%, ナノ, 小, 中規模でそれぞれ改善し, トレーニング可能なパラメータを平均4.43%削減し, リアルタイム処理速度を9.2msから15.5msに向上させた。
ロボット工学を対象とするPEDRoデータセットでは,14.5xと3.8xの小さなモデルで,平均速度が1.67倍に向上し,9%から18%のmAP改善が見られた。
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