Ghost-DeblurGAN 在基准标记检测中的应用
图像与视频处理
2023-08-03 v3 人工智能
机器学习
机器人学
摘要
基于基准标记的特征提取或定位可能因真实机器人应用中的运动模糊而失效。为解决此问题，本文开发了一种轻量级生成对抗网络，名为 Ghost-DeblurGAN，用于实时运动去模糊。此外，鉴于此类任务尚无现成的去模糊基准，我们提出了一个新的大规模数据集 YorkTag，其提供包含基准标记的清晰/模糊图像对。利用在 YorkTag 上训练并测试的所提模型，结果表明当与基准标记系统一同应用于运动模糊图像时，Ghost-DeblurGAN 显著改善了标记检测。本文使用的数据集与代码可在 https://github.com/York-SDCNLab/Ghost-DeblurGAN 获取。
引用
@article{arxiv.2109.03379,
title = {Application of Ghost-DeblurGAN to Fiducial Marker Detection},
author = {Yibo Liu and Amaldev Haridevan and Hunter Schofield and Jinjun Shan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.03379},
year = {2023}
}
备注
6 pages, 6 figures