Object detection in synthetic aerial imagery using deep learning
Rattachement africain : us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Object detection in aerial images is a challenging task as some objects are only a few pixels wide, some objects are occluded, and some are in shade. With the cost of drones decreasing, there is a surge in the amount of aerial data, so it will be useful if models can extract valuable features from the aerial data. Convolutional neural networks (CNN) are a useful tool for object detection and machine learning applications. However, machine learning requires labeled data to train and test the CNN models. In this work, we used a simulator to automatically generate labeled synthetic aerial imagery to use in the training and testing of machine learning algorithms. The synthetic aerial data used in this work was developed using a physics-based software tool called Mississippi State University Autonomous Vehicle Simulator (MAVS). We generated a dataset of 871 aerial images of 640x480 resolution and implemented Keras-RetinaNet framework with ResNet 50 as backbone for object detection. Keras-RetinaNet is one of the popular object detection models to be used with aerial imagery. As a preliminary task, we detected buildings in the synthetic aerial imagery and our results show a high mAP (mean Average Precision) accuracy of 77.99% using the state-of-the-art RetinaNet model.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Object detection in synthetic aerial imagery using deep learning
- Date Crossref
- 13/06/2023
- Éditeur
- SPIE
- Type
- proceedings-article
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Où se fait cette recherche
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Mississippi State University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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United States Army pays non établi dans la noticeOrganisme public
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U.S. Army Engineer Research and Development Center pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Mississippi State Univ. (United States) pays non établi dans la noticeInstitution
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U.S. Army Engineer Research and Development Ctr. (United States) pays non établi dans la noticeInstitution
Mississippi State University, United States Army et U.S. Army Engineer Research and Development Center, avec 2 autres affiliations.
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