論文の概要: HazyDet: Open-source Benchmark for Drone-view Object Detection with Depth-cues in Hazy Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19833v1
• Date: Mon, 30 Sep 2024 00:11:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 17:19:55.680698
• Title: HazyDet: Open-source Benchmark for Drone-view Object Detection with Depth-cues in Hazy Scenes
• Title（参考訳）: HazyDet: ドローンビューオブジェクト検出のためのオープンソースのベンチマーク
• Authors: Changfeng Feng, Zhenyuan Chen, Renke Kou, Guangwei Gao, Chunping Wang, Xiang Li, Xiangbo Shu, Yimian Dai, Qiang Fu, Jian Yang,
• Abstract要約: 本稿では,ヘイズシーンにおけるドローンによる物体検出に適したデータセットHazyDetを紹介する。 自然環境と通常のシーンの両方から収集された383,000の現実世界のインスタンスを含んでいる。 深度と湿気条件の異なる物体スケールと明度に有意な変動を観測することにより,深度条件検出器を設計した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.411806708632437
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Drone-based object detection in adverse weather conditions is crucial for enhancing drones' environmental perception, yet it remains largely unexplored due to the lack of relevant benchmarks. To bridge this gap, we introduce HazyDet, a large-scale dataset tailored for drone-based object detection in hazy scenes. It encompasses 383,000 real-world instances, collected from both naturally hazy environments and normal scenes with synthetically imposed haze effects to simulate adverse weather conditions. By observing the significant variations in object scale and clarity under different depth and haze conditions, we designed a Depth Conditioned Detector (DeCoDet) to incorporate this prior knowledge. DeCoDet features a Multi-scale Depth-aware Detection Head that seamlessly integrates depth perception, with the resulting depth cues harnessed by a dynamic Depth Condition Kernel module. Furthermore, we propose a Scale Invariant Refurbishment Loss to facilitate the learning of robust depth cues from pseudo-labels. Extensive evaluations on the HazyDet dataset demonstrate the flexibility and effectiveness of our method, yielding significant performance improvements. Our dataset and toolkit are available at https://github.com/GrokCV/HazyDet.
• Abstract（参考訳）: 悪天候下でのドローンによる物体検出は、ドローンの環境認識を高めるために重要であるが、関連するベンチマークが欠如しているため、ほとんど探索されていない。 このギャップを埋めるために、我々はヘイジーシーンにおけるドローンによる物体検出に適した大規模なデータセットであるHazyDetを紹介した。 自然環境と通常のシーンの両方から収集された383,000件の現実世界のインスタンスが含まれており、悪天候をシミュレートするために合成的にヘイズ効果を課している。 深度や湿気条件の違いによる物体のスケールや明度に大きな変化を観測することにより,Depth Conditioned Detector (DeCoDet) を設計し,この知識を取り入れた。 DeCoDetは、深度認識をシームレスに統合するマルチスケール深度認識ヘッドを備えており、その結果、動的深度条件カーネルモジュールが利用している。 さらに, 擬似ラベルからの頑健な深度学習を容易にするため, スケール不変再生損失を提案する。 HazyDetデータセットの大規模な評価は、我々の手法の柔軟性と有効性を示し、大幅な性能改善をもたらす。 データセットとツールキットはhttps://github.com/GrokCV/HazyDet.orgから入手可能です。

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