面向无人机上的绵羊检测
计算机视觉与模式识别
2020-04-07 v1 机器学习
图像与视频处理
机器学习
摘要
在这项工作中，我们考虑了在飞行高度为 80 m 的无人机（UAV）上检测绵羊的任务。在这个高度下，绵羊相对较小，宽度仅约 15 像素。尽管深度学习策略在过去十年中获得了极大的普及，并已广泛应用于许多领域的目标检测中，但 SOTA 检测器在较小目标的情况下表现不佳。我们开发了一个包含绵羊的无人机图像新数据集，并考虑了多种目标检测器，以确定在准确率和速度上哪一种最适合我们的任务。我们的研究结果表明，在训练期间使用加权 Hausdorff 距离作为损失函数的 UNet 检测器是无人机上绵羊检测的极佳选择。
引用
@article{arxiv.2004.02758,
title = {Towards Detection of Sheep Onboard a UAV},
author = {Farah Sarwar and Anthony Griffin and Saeed Ur Rehman and Timotius Pasang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.02758},
year = {2020}
}
备注
This was accepted for publication and presentation at the Embedded AI for Real-time Machine Vision 2019 in conjunction with the British Machine Vision Conference (BMVC) 2019. It was presented on 12 September 2019 in Cardiff, Wales. 10 pages, 3 figures, and 1 table, note that this is a web-friendly format as used at BMVC, so the pages are about A5 size (but not exactly!)