SeaDronesSee: 오픈 워터에서 인간을 탐지하기 위한 해양 기준 데이터셋

무인 항공기(UAV)는 유연하고 빠른 작동 능력 덕분에 해상 환경에서의 구조 및 구급 임무에서 핵심적인 역할을 한다. 현대의 컴퓨터 비전 알고리즘은 이러한 임무를 지원하는 데 매우 중요한 관심 대상이 되고 있다. 그러나 이러한 알고리즘은 UAV에서 얻은 실제 사례 데이터를 대량으로 필요로 하며, 현재 이러한 데이터는 육상의 교통 상황에 한정되어 있다. 또한 기존의 객체 탐지 및 추적 데이터셋은 환경 정보를 제한적으로 제공하거나 전혀 제공하지 않아, 소중한 정보원을 간과하고 있다. 따라서 본 논문은 육상 기반 비전 시스템과 해상 기반 시스템 간의 격차를 메우기 위해 대규모 시각적 객체 탐지 및 추적 벤치마크인 SeaDronesSee를 제안한다. 우리는 다양한 고도와 시점 각도(5~260m, 0~90도)에서 촬영된 총 54,000개의 프레임, 40만 개 이상의 객체 인스턴스를 수집하고 레이블링하였으며, 고도, 시점 각도 및 기타 메타데이터를 함께 제공한다. 본 논문은 새로 구축된 벤치마크에서 여러 최신 컴퓨터 비전 알고리즘을 평가하여 기준 성능을 제시한다. 연구자들이 자신의 예측 결과를 업로드하고 중앙 리더보드를 통해 결과를 비교할 수 있도록 평가 서버도 제공한다.