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#论文##开源#arxiv速递｜ETH苏黎世联邦理工学院开源局部和全局信息的铁路轨道障碍物检测
【Local and Global Information in Obstacle Detection on Railway Tracks】
开源代码：Page not found · GitHub · GitHub
文章链接：https://arxiv.org/pdf/2307.15478.pdf
铁路上可靠的障碍物检测可以帮助防止碰撞，以免导致受伤、潜在的火车损坏或脱轨。不幸的是，通用的对象检测器没有足够的类来解释所有可能的场景，并且很难获得以铁路上的对象为特征的数据集。我们建议利用浅层网络从普通铁路图像中学习铁路分割。网络有限的接受域可以防止过度自信的预测，并允许网络专注于铁路环境中局部非常特殊和重复的模式。此外，我们通过学习幻觉无障碍图像来探索全局信息的受控包含。我们在一个自定义数据集上评估我们的方法，该数据集包含带有人工增强障碍物的铁路图像。我们提出的方法优于其他基于学习的基线方法。
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来源：SD科技制造
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