Fugu-MT 論文翻訳(概要): In-Vehicle Object Detection in the Wild for Driverless Vehicles

論文の概要: In-Vehicle Object Detection in the Wild for Driverless Vehicles

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.12700v1
Date: Mon, 27 Apr 2020 10:43:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-09 05:13:48.525710
Title: In-Vehicle Object Detection in the Wild for Driverless Vehicles
Title（参考訳）: 無人自動車の野生における車内物体検出
Authors: Ranjith Dinakaran, Li Zhang and Richard Jiang
Abstract要約: 車両内物体識別は、視覚に基づく自動走行システムにおいて重要な役割を果たす。本研究では,DCGAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks)とSSD(Single Shot Detector)を併用して野生環境に対処する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.901124285608471
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In-vehicle human object identification plays an important role in vision-based automated vehicle driving systems while objects such as pedestrians and vehicles on roads or streets are the primary targets to protect from driverless vehicles. A challenge is the difficulty to detect objects in moving under the wild conditions, while illumination and image quality could drastically vary. In this work, to address this challenge, we exploit Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGANs) with Single Shot Detector (SSD) to handle with the wild conditions. In our work, a GAN was trained with low-quality images to handle with the challenges arising from the wild conditions in smart cities, while a cascaded SSD is employed as the object detector to perform with the GAN. We used tested our approach under wild conditions using taxi driver videos on London street in both daylight and night times, and the tests from in-vehicle videos demonstrate that this strategy can drastically achieve a better detection rate under the wild conditions.
Abstract（参考訳）: 車両内物体の識別は視覚に基づく自動走行システムにおいて重要な役割を担い、道路や道路上の歩行者や車両などの物体は無人走行車から保護される主要な標的である。課題は、野生の環境下を移動する物体を検出するのが困難である一方で、照明や画質が大幅に異なることだ。本研究では,この課題に対処するために,Dep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGANs) とSingle Shot Detector (SSD) を併用して野生環境に対処する。我々の研究では、スマートシティの野生環境から生じる課題に対処するために、低画質の画像を用いてGANを訓練し、また、GANで実行する対象検出器として、ケース付きSSDが使用される。ロンドン・ストリートのタクシー運転手の動画を昼間と夜間の両方で、野生条件下でテストし、車内ビデオによるテストでは、この戦略が野生条件下で検出率を大幅に向上できることが示されました。

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