DOORS: Dataset fOr bOuldeRs Segmentation. Statistical properties and Blender setup

要約

小さな物体の表面にある岩を検出する機能は、重要な操作やナビゲーション中の危険検出など、視覚ベースのアプリケーションに役立ちます。
この作業は、さまざまな不規則な形状、ボルダー人口の特性、および照明条件の急速な変動のために困難です。
さらに、これらのアプリケーション用のラベル付きデータセットが公開されていないため、データ駆動型アルゴリズムに関する研究が停滞しています。
この作業では、著者は、一般に公開されている小さな体のボルダーに関する 2 つのデータセットの生成に使用される統計的特徴付けとセットアップを提供します。

要約(オリジナル)

The capability to detect boulders on the surface of small bodies is beneficial for vision-based applications such as hazard detection during critical operations and navigation. This task is challenging due to the wide assortment of irregular shapes, the characteristics of the boulders population, and the rapid variability in the illumination conditions. Moreover, the lack of publicly available labeled datasets for these applications damps the research about data-driven algorithms. In this work, the authors provide a statistical characterization and setup used for the generation of two datasets about boulders on small bodies that are made publicly available.

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