用于视觉集装箱检测的合成标注数据集生成方法
计算机视觉与模式识别
2023-06-30 v1
摘要
如今，由于深度学习的成功，集装箱化货运运输正经历自动化进程，是最重要的运输系统之一。然而，其缺乏标注数据以将最先进的神经网络模型整合进自身系统。在本文中，我们提出一种创新方法，用于生成用于码头环境下集装箱视觉检测任务的真实、多样、平衡且标注的数据集。此外，我们用文献中反复出现的多种视觉任务验证了该方法。我们证明所生成的合成标注数据集能够训练可用于真实场景的深度神经网络。另一方面，使用该方法论，我们提供了首个开放的合成标注数据集 SeaFront，可在 https://datasets.vicomtech.org/di21-seafront/readme.txt 获取。
引用
@article{arxiv.2306.14584,
title = {Methodology for generating synthetic labeled datasets for visual container inspection},
author = {Guillem Delgado and Andoni Cortés and Sara García and Estíbaliz Loyo and Maialen Berasategi and Nerea Aranjuelo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.14584},
year = {2023}
}