• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文会议>NAFOSTED Conference on Information and Computer Science >An Alternative Lightness Control with GAN for Augmenting Camera Data
【24h】

An Alternative Lightness Control with GAN for Augmenting Camera Data

机译：具有用于增强相机数据的GaN的替代亮度控制

获取原文
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

To build an autonomous car, many technologies have to be taken into application. The most important component of a fully self-driving car is the object detection system. This system is responsible for detecting obstacles on the street. However, these detection models still face many difficulties such as unable to work on extreme conditions (storm, night, chaotic road,…). To tackle one aspect of this problem, in this paper we propose an augmentation method that creates more data by generating night images from day images and vice versa using LCcycleGAN, a Lightness conditional Unpaired Image-to-Image Translation approach, this framework is the fusion of CycleGAN [1] and conditional GAN [2]. To evaluate our method, we measure performance of YoloV3 [3] on our collected dataset (and augmented data) consists of day and night images of Vietnamese streets which are often highly chaotic and extreme. Our method increases AP of base vehicle detection model's performance from 0.5 to 0.56.
机译：建造自动驾驶汽车，必须将许多技术应用于应用中。全自动驾驶汽车的最重要组成部分是物体检测系统。该系统负责检测街道上的障碍。然而，这些检测模型仍然面临着许多困难，例如无法在极端条件下工作（风暴，夜，混沌道路，......）。为了解决这个问题的一个方面，在本文中，我们提出了一种增强方法，通过从日间图像生成夜间图像，反之亦然使用LCCYCLEGan反之亦然，这是一种增强方法，这种框架是融合的亮度条件未配对的图像到图像转换方法。 Conscangan [1]和条件GaN [2]。为了评估我们的方法，我们测量Yolov3 [3]在收集的数据集（和增强数据）上的表现，包括越南街道的一天和夜间图像，这些街道通常是高度混乱和极端的。我们的方法将基础车辆检测模型的性能从0.5分增加到0.56。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号