2ヶ月前
無人航空機ベンチマーク:物体検出と追跡
Dawei Du; Yuankai Qi; Hongyang Yu; Yifan Yang; Kaiwen Duan; Guorong Li; Weigang Zhang; Qingming Huang; Qi Tian

要約
高機動性という利点を持つ無人航空機(Unmanned Aerial Vehicles: UAVs)は、コンピュータビジョンの多くの重要なアプリケーションに利用されており、固定されたカメラ角度やスケール、視野を持つ監視カメラよりも効率的かつ便利なサービスを提供しています。しかし、提案されているUAVデータセットは非常に限られており、視覚追跡や物体検出などの特定のタスクに焦点を当て、比較的制約のあるシナリオに限定されています。したがって、関連研究を促進するために、制約のないUAVベンチマークを開発することは極めて重要です。本論文では、新しいレベルの課題を持つ複雑なシナリオに焦点を当てた新たなUAVベンチマークを構築しました。10時間分の生ビデオから選択され、約80,000枚の代表的なフレームがバウンディングボックスとともに完全にアノテーションされ、天候条件、飛行高度、カメラ視点、車両カテゴリ、遮蔽など最大14種類の属性が付与されています。これらのアノテーションは、物体検出、単一物体追跡、複数物体追跡という3つの基本的なコンピュータビジョンタスクに対応しています。次に、各タスクに対して最新の最先端アルゴリズムを使用して詳細な定量的評価を行いました。実験結果は、UAVベースの実際のシーンにおける新しい課題(例えば高密度化された環境や小さな物体、カメラの動き)により、現行の最先端手法が当該データセット上で相対的に劣った性能を示すことを示しています。我々の知る限りでは、本研究は制約のないシーンにおいてこのような問題を包括的に探求した初めての試みとなります。