G-MAD: 다중 시점 RGB-T 항공 객체 탐지를 위한 게임 기반 데이터 생성 프레임워크

초록

본 연구는 G-MAD를 소개합니다. 이는 Arma3를 활용하여 항공 객체 탐지를 위한 동기화된 다중 시점 RGB-T 데이터를 생성하는 오픈소스 프레임워크입니다. G-MAD는 실제 항공 데이터셋 구축의 주요 한계점인 제한적인 시점 제어, 불완전한 RGB-T 정렬 및 높은 주석 비용을 해결합니다. 이 프레임워크는 구조화된 시나리오 지정, 제어 가능한 다중 시점 카메라 배치, 동시 가시광선/적외선 촬영, 엔진 수준 기하 메타데이터를 활용한 자동 바운딩 박스 주석을 지원합니다. 이러한 기능을 통해 항공 객체 탐지에서 시점 변화, 다중 모드 융합, 합성-실제 전이에 대한 통제된 연구가 가능합니다. 또한, G-MAD를 사용하여 대규모 다중 시점 항공 RGB-T 객체 탐지 벤치마크인 AMOD를 구축 및 공개합니다. 소스 코드와 데이터셋은 https://unique-chan.github.io/G-MAD-Project에서 확인할 수 있습니다.

English

This work introduces G-MAD, an open-source framework that uses Arma3 to generate synchronized multi-view RGB-T data for aerial object detection. G-MAD addresses key limitations of real-world aerial dataset construction, including limited viewpoint control, imperfect RGB-T alignment and high annotation cost. The framework supports structured scenario specification, controllable multi-view camera placement, simultaneous visible/thermal capture, and automatic bounding box annotation using engine-level geometric metadata. These capabilities enable controlled studies of viewpoint variation, multi-modal fusion, and synthetic-to-real transfer in aerial object detection. Besides, using G-MAD, we construct and release AMOD, a new large-scale multi-view aerial RGB-T object detection benchmark. The source code and the dataset are available at https://unique-chan.github.io/G-MAD-Project.