Fugu-MT 論文翻訳(概要): On the Relation between Optical Aperture and Automotive Object Detection

論文の概要: On the Relation between Optical Aperture and Automotive Object Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09456v1
Date: Thu, 16 Jan 2025 10:31:51 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-17 15:10:12.355153
Title: On the Relation between Optical Aperture and Automotive Object Detection
Title（参考訳）: 光開口と自動車物体検出の関係について
Authors: Ofer Bar-Shalom, Tzvi Philipp, Eran Kishon,
Abstract要約: 交通信号認識や光状態検出などの深層学習タスクにおいて,開口サイズと形状が自動車カメラシステムに与える影響について検討する。点拡散関数 (PSF) を用いて光学効果をシミュレートし, 現実性を高め, 合成画像と実画像の領域ギャップを低減する手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: We explore the impact of aperture size and shape on automotive camera systems for deep-learning-based tasks like traffic sign recognition and light state detection. A method is proposed to simulate optical effects using the point spread function (PSF), enhancing realism and reducing the domain gap between synthetic and real-world images. Computer-generated scenes are refined with this technique to model optical distortions and improve simulation accuracy.
Abstract（参考訳）: 交通信号認識や光状態検出などの深層学習タスクにおいて,開口サイズと形状が自動車カメラシステムに与える影響について検討する。点拡散関数 (PSF) を用いて光学効果をシミュレートし, 現実性を高め, 合成画像と実画像の領域ギャップを低減する手法を提案する。コンピュータ生成シーンは、光歪みをモデル化し、シミュレーション精度を向上させるために、この技術で洗練される。

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