Повторное изучение вопроса о признании цвета транспортных средств в сценариях долгосрочного наблюдения

arXiv: 2606.13625v2 Тип уведомления: заменить резюме: распознавание цвета транспортного средства является важным сигналом для идентификации транспортных средств в системах наблюдения, особенно когда номерные знаки неразборчивы из-за низкого разрешения, оккулирования, стирания движения или плохой освещенности. Вместе с тем распределение цветов транспортных средств в реальном мире является весьма несбалансированным, что делает общую точность недостаточной для оценки эффективности их работы на редких, но имеющих практическое значение цветах. В настоящем документе представлено всеобъемлющее исследование по вопросу о распознавании цвета транспортных средств в условиях серьезного дисбаланса классов с использованием UFPR-VeSV - сложного набора данных наблюдения за реальным миром. Мы исследуем синтетическое увеличение класса меньшинства посредством двух нестандартных стратегий регенерации: создание изображений при условии наличия текста с RunDifflusion/JuggnautXL, а также редактирование цвета при помощи Gemini 2.0 Flash. Кулинарные синтетические данные комбинируются с современными визуальными изображениями, перевёртыванием потерь, составлением графика обучения, повышением уровня цветности, предварительным процессом предварительного производства.