Wyszukiwarka
Abstrakt
In this work we focus on nighttime vehicle detection for intelligent traffic monitoring from the thermal camera. To train a Convolutional Neural Network (CNN) detector we create a stylized version of COCO (Common Objects in Context) dataset using Style Transfer technique that imitates images obtained from thermal cameras. This new dataset is further used for fine-tuning of the model and as a result detection accuracy on images from thermal cameras has significantly improved. As a side effect, we noticed that Style Transfer can be also used to improve detection accuracy from standard RGB camera, which has potential for various applications.
Cytuj jako
Pełna treść
pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Aktywność konferencyjna
- Typ:
- publikacja w wydawnictwie zbiorowym recenzowanym (także w materiałach konferencyjnych)
- Język:
- angielski
- Rok wydania:
- 2019
- Opis bibliograficzny:
- Cygert S., Czyżewski A.: Style Transfer for Detecting Vehicles with Thermal Camera// / : , 2019,
- Źródła finansowania:
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 123 razy
Publikacje, które mogą cię zainteresować
Pedestrian detection in low-resolution thermal images
- A. Górska,
- P. Guzal,
- I. Namiotko
- + 3 autorów
2022