要約
海洋環境では、移動する船やブイなどが波の影響で障害物となり、危険な状況が発生することがよくあります。
このような困難な状況では、海洋ロボットの安全な航行には、潜在的に危険な物体を検出して追跡する能力が不可欠です。
これらの動的なシナリオを捕捉する包括的なデータセットの不足に対処するために、海上災害の画像と点ごとの注釈を含む新しいマルチモーダル データセットを導入します。
私たちのデータセットは、海上の安全にとって重要な 10$\x$10 ピクセルほどの小さな物体を含む、障害物の検出と追跡のための詳細なグラウンド トゥルースを提供します。
信頼できるベンチマークとしてのデータセットの有効性を検証するために、オブジェクトの検出と追跡のための \ac{SOTA} 技術を含むさまざまな方法論を使用して評価を実施しました。
これらの評価は、特に複雑な海洋環境における性能向上に貢献することが期待されます。
私たちの知る限り、これは海洋環境に特化して調整されたマルチモーダル アノテーションを提供する最初のデータセットです。
データセットは https://sites.google.com/view/polaris-dataset で入手できます。
要約(オリジナル)
Maritime environments often present hazardous situations due to factors such as moving ships or buoys, which become obstacles under the influence of waves. In such challenging conditions, the ability to detect and track potentially hazardous objects is critical for the safe navigation of marine robots. To address the scarcity of comprehensive datasets capturing these dynamic scenarios, we introduce a new multi-modal dataset that includes image and point-wise annotations of maritime hazards. Our dataset provides detailed ground truth for obstacle detection and tracking, including objects as small as 10$\times$10 pixels, which are crucial for maritime safety. To validate the dataset’s effectiveness as a reliable benchmark, we conducted evaluations using various methodologies, including \ac{SOTA} techniques for object detection and tracking. These evaluations are expected to contribute to performance improvements, particularly in the complex maritime environment. To the best of our knowledge, this is the first dataset offering multi-modal annotations specifically tailored to maritime environments. Our dataset is available at https://sites.google.com/view/polaris-dataset.
arxiv情報
著者 | Jiwon Choi,Dongjin Cho,Gihyeon Lee,Hogyun Kim,Geonmo Yang,Joowan Kim,Younggun Cho |
発行日 | 2024-12-19 07:49:05+00:00 |
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