FADE (建物周囲の落下物体検出) データセットは、建物周囲の落下物体を検出するために特別に構築された大規模で多様なビデオ データセットです。このデータセットは、2024 年に Zhigang Tu、Zitao Gao、Zhengbo Zhang、Chunluan Zhou、Junsong Yuan、Bo Du によって共同開発されました。関連する論文の結果は次のとおりです。FADE: ビデオ内の建物周囲の落下物を検出するためのデータセット”。

FADE データセットには、18 のシーン、落下物の 8 つの異なるカテゴリ、4 つの異なる気象条件、および 4 つのビデオ解像度をカバーする 1,881 のビデオが含まれています。さらに、動き情報を効果的に活用し、小型ながら高品質な検出提案を生成し、落下物検出精度を向上させる新しい物体検出手法「FADE-Net」を開発しました。既存の一般物体検出、ビデオ物体検出、および移動物体検出方法と比較すると、FADE-Net は FADE データセットでのパフォーマンスの大幅な利点を示し、将来の関連研究に効果的なベンチマークを提供します。

FADE データセットは、歩行者に重大な怪我を引き起こす可能性がある高層階からの落下物の問題に対処するために作成されました。監視ビデオ内の落下物は、サイズが小さく、動きが速く、背景が複雑であるため、手動で撮影するのが難しい場合があるため、自動検出方法を開発することが特に重要です。 FADE データセットの多様性と専門性により、建物周囲の落下物検出を研究するための貴重なリソースになります。