論文の概要: Boundless: Generating Photorealistic Synthetic Data for Object Detection in Urban Streetscapes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03022v2
• Date: Thu, 26 Sep 2024 21:15:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 23:34:03.684251
• Title: Boundless: Generating Photorealistic Synthetic Data for Object Detection in Urban Streetscapes
• Title（参考訳）: 境界:都市景観におけるオブジェクト検出のための光リアル合成データの生成
• Authors: Mehmet Kerem Turkcan, Yuyang Li, Chengbo Zang, Javad Ghaderi, Gil Zussman, Zoran Kostic,
• Abstract要約: 本研究では,高密度都市景観におけるオブジェクト検出のための写真リアルな合成データ生成システムであるBoundlessを紹介する。 Boundlessは、大規模な実世界のデータ収集と手動のグラウンドトルースオブジェクトアノテーション(ラベル付け)を置き換えることができる 本研究では、Boundlessが生成したデータセットに基づいて学習したオブジェクト検出モデルの性能を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.948212109423146
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce Boundless, a photo-realistic synthetic data generation system for enabling highly accurate object detection in dense urban streetscapes. Boundless can replace massive real-world data collection and manual ground-truth object annotation (labeling) with an automated and configurable process. Boundless is based on the Unreal Engine 5 (UE5) City Sample project with improvements enabling accurate collection of 3D bounding boxes across different lighting and scene variability conditions. We evaluate the performance of object detection models trained on the dataset generated by Boundless when used for inference on a real-world dataset acquired from medium-altitude cameras. We compare the performance of the Boundless-trained model against the CARLA-trained model and observe an improvement of 7.8 mAP. The results we achieved support the premise that synthetic data generation is a credible methodology for training/fine-tuning scalable object detection models for urban scenes.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,高密度都市景観における高精度なオブジェクト検出を可能にする写真リアルな合成データ生成システムであるBoundlessを紹介する。 コンテキストレスは、大規模な実世界のデータ収集と手動の地上構造オブジェクトアノテーション(ラベル付け)を自動化され、設定可能なプロセスで置き換えることができる。 バウンドレスはUnreal Engine 5 (UE5) City Sampleプロジェクトをベースにしており、様々な照明とシーン変動条件で正確な3Dバウンディングボックスの収集を可能にしている。 中高度カメラから取得した実世界のデータセットの推測に使用する場合、Boundlessが生成したデータセットに基づいてトレーニングされたオブジェクト検出モデルの性能を評価する。 本研究では,境界のない学習モデルとCARLA学習モデルを比較し,7.8mAPの改善を観察する。 その結果,都市景観を対象とした大規模オブジェクト検出モデルの訓練・微調整を行う上で,合成データ生成は信頼性の高い手法である,という前提が得られた。

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