I Dati della Traiettoria GPS Migliorano l'Efficienza del Rilevamento Oggetti YOLOv8
Un nuovo preprint arXiv (2605.16397) propone un metodo di inferenza adattiva basato sulla traiettoria per modelli di rilevamento oggetti nella navigazione marittima autonoma. L'approccio integra i dati della traiettoria GPS in un rilevatore basato su YOLOv8, introducendo un meccanismo di uscita anticipata che utilizza segnali di movimento come le distanze tra navi e la velocità di convergenza per regolare lo sforzo computazionale. I fotogrammi di navi vicine e in convergenza ad alta velocità vengono elaborati con il modello completo, mentre altri utilizzano solo un sottoinsieme dell'architettura di rete. Ciò mira a migliorare l'efficienza della percezione in tempo reale in ambienti marittimi dinamici con dati sensoriali multimodali su larga scala.
Fatti principali
- Il preprint arXiv 2605.16397 propone un'inferenza adattiva basata sulla traiettoria per il rilevamento oggetti.
- Il metodo integra i dati della traiettoria GPS in un rilevatore basato su YOLOv8.
- Il meccanismo di uscita anticipata utilizza segnali di movimento come le distanze tra navi.
- I fotogrammi di navi vicine e in convergenza ad alta velocità utilizzano il modello completo; altri usano un sottoinsieme dell'architettura.
- Obiettivo: migliorare l'efficienza della percezione in tempo reale nella navigazione marittima autonoma.
- Affronta le sfide dei dataset multimodali su larga scala in ambienti dinamici.
- Il rilevamento oggetti e la percezione della traiettoria sono strettamente accoppiati nella navigazione marittima.
- L'efficienza dei modelli di rilevamento oggetti durante l'inferenza è spesso trascurata.
Entità
Istituzioni
- arXiv