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저자정보
Kanghyun Park (Agency for Defense Development) Hyeongkeun Lee (Agency for Defense Development) Hunmin Yang (Agency for Defense Development) Se-Yoon Oh (Agency for Defense Development)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2020
발행연도
2020.10
수록면
22 - 26 (5page)

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Despite the advances in deep learning, training instance segmentation models like convolutional neural networks still tend to depend on enormous training data that are expensive and require labor to annotation. To avoid labor-intensive procedure, synthetic data can be an alternative because it is easy to generate and automatically segmented. However, it is challenging to train instance segmentation model that perform well at real world using only synthetic data because of domain gap. It is wrong direction to put a lot of effort into solving these problems by making synthetic data more photorealistic. In this paper, we suggest how to learn the instance segmentation model using synthetic data with artificial distractors. The performance has been improved about 7% by adding flying distractors compared to original synthetic data.
#Instance segmentation #Synthetic data #Flying distractor #ADAS

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORK
3. METHOD
4. EXPERIMENTS
5. CONCLUSION
REFERENCES

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