무인 비행기 벤치마크: 객체 검출 및 추적

고도의 이동성 덕분에 무인 비행체(UAV)는 컴퓨터 비전 분야에서 많은 중요한 응용 프로그램을 지원하며, 고정된 카메라 각도, 크기 및 시점을 가진 감시 카메라보다 더 높은 효율성과 편리성을 제공합니다. 그러나 제안된 UAV 데이터셋이 매우 제한적이며, 주로 시각 추적이나 객체 검출과 같은 특정 작업에 초점을 맞추고 있으며 상대적으로 제약된 환경에서만 연구가 이루어지고 있습니다. 따라서 관련 연구를 촉진하기 위해 제약이 없는 UAV 벤치마크를 개발하는 것이 매우 중요합니다. 본 논문에서는 복잡한 시나리오와 새로운 수준의 도전 과제에 중점을 둔 새로운 UAV 벤치마크를 구축하였습니다. 10시간의 원시 동영상에서 약 80,000개의 대표적인 프레임을 선택하여, 객체 검출, 단일 객체 추적, 다중 객체 추적이라는 세 가지 기본적인 컴퓨터 비전 작업을 위한 바운딩 박스와 최대 14종류의 속성(예: 날씨 조건, 비행 고도, 카메라 시점, 차량 종류, 가림 등)으로 완전히 주석 처리하였습니다. 그 다음으로, 각 작업에 대한 가장 최근의 최신 알고리즘을 사용하여 상세한 정량적 연구를 수행하였습니다. 실험 결과는 현재 최신 방법들이 UAV 기반 실제 장면에서 나타나는 새로운 도전 과제들(예: 높은 밀도, 작은 객체, 카메라 움직임) 때문에 우리의 데이터셋에서 상대적으로 더 나쁜 성능을 보이는 것으로 나타났습니다. 우리 지식으로는 본 연구가 이러한 문제들을 전면적으로 탐구한 첫 번째 사례입니다.