論文の概要: TLDR: Traffic Light Detection using Fourier Domain Adaptation in Hostile WeatheR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07901v1
• Date: Tue, 12 Nov 2024 16:15:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:46.975035
• Title: TLDR: Traffic Light Detection using Fourier Domain Adaptation in Hostile WeatheR
• Title（参考訳）: TLDR:宿主WeatheRにおけるフーリエ領域適応を用いた交通光検出
• Authors: Ishaan Gakhar, Aryesh Guha, Aryaman Gupta, Amit Agarwal, Durga Toshniwal, Ujjwal Verma,
• Abstract要約: 本稿では、LISAとS2TLDという2つの広く使われているデータセットを組み合わせることで、新しいアプローチを提案する。 FDAは、この最終データセットで訓練されたモデルが雨と霧の天候に適応するのを助ける。 実験の結果、FDAが強化した画像で訓練したモデルは、FDAなしで訓練したモデルよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.792412997390758
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The scarcity of comprehensive datasets in the traffic light detection and recognition domain and the poor performance of state-of-the-art models under hostile weather conditions present significant challenges. To address these issues, this paper proposes a novel approach by merging two widely used datasets, LISA and S2TLD. The merged dataset is further processed to tackle class imbalance, a common problem in this domain. This merged dataset becomes our source domain. Synthetic rain and fog are added to the dataset to create our target domain. We employ Fourier Domain Adaptation (FDA) to create a final dataset with a minimized domain gap between the two datasets, helping the model trained on this final dataset adapt to rainy and foggy weather conditions. Additionally, we explore Semi-Supervised Learning (SSL) techniques to leverage the available data more effectively. Experimental results demonstrate that models trained on FDA-augmented images outperform those trained without FDA across confidence-dependent and independent metrics, like mAP50, mAP50-95, Precision, and Recall. The best-performing model, YOLOv8, achieved a Precision increase of 5.1860%, Recall increase of 14.8009%, mAP50 increase of 9.5074%, and mAP50-95 increase of 19.5035%. On average, percentage increases of 7.6892% in Precision, 19.9069% in Recall, 15.8506% in mAP50, and 23.8099% in mAP50-95 were observed across all models, highlighting the effectiveness of FDA in mitigating the impact of adverse weather conditions on model performance. These improvements pave the way for real-world applications where reliable performance in challenging environmental conditions is critical.
• Abstract（参考訳）: 交通信号検出・認識領域における包括的データセットの不足と、敵対的な気象条件下での最先端モデルの性能の低下は、重大な課題である。 これらの課題に対処するために,LISAとS2TLDという2つの広く使われているデータセットを組み合わせることで,新しいアプローチを提案する。 統合データセットは、この領域で一般的な問題であるクラス不均衡に取り組むためにさらに処理される。 この統合データセットは、私たちのソースドメインになります。 データセットに合成雨と霧を加えて、ターゲットドメインを作成します。 フーリエドメイン適応(FDA)を使用して、2つのデータセット間のドメインギャップを最小限に抑えた最終データセットを作成し、この最終データセットでトレーニングされたモデルが雨と霧の天候に適応するのに役立つ。 さらに、利用可能なデータをより効果的に活用するために、半教師付き学習(SSL)技術について検討する。 実験の結果、FDAが強化した画像でトレーニングされたモデルは、mAP50、mAP50-95、Precision、Recallなどの信頼性に依存した、独立したメトリクスで、FDAなしでトレーニングされたモデルよりも優れていた。 最高性能モデルのYOLOv8は5.1860%の精度向上、14.8009%のリコール、9.5074%のmAP50、19.5035%のmAP50-95の増加を達成した。 平均して7.6892%の精度、19.9069%のリコール、15.8506%のmAP50、23.8099%のmAP50-95が全てのモデルで観測された。 これらの改善は、挑戦的な環境条件における信頼性の高い性能が重要となる現実世界のアプリケーションへの道を開く。

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