論文の概要: Global Feature Aggregation for Accident Anticipation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.08942v1
• Date: Tue, 16 Jun 2020 06:17:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-20 18:42:08.964539
• Title: Global Feature Aggregation for Accident Anticipation
• Title（参考訳）: 事故予測のためのグローバル特徴集約
• Authors: Mishal Fatima, Muhammad Umar Karim Khan, and Chong Min Kyung
• Abstract要約: 本稿では,フレーム内の全てのオブジェクトの特徴の重み付け和を計算することで,各オブジェクトの特徴を洗練させる新しい特徴集約(FA)ブロックを提案する。 FAブロックとLong Short Term Memory (LSTM) ネットワークを併用して,ビデオシーケンスにおける事故の予測を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.57961305383434
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anticipation of accidents ahead of time in autonomous and non-autonomous vehicles aids in accident avoidance. In order to recognize abnormal events such as traffic accidents in a video sequence, it is important that the network takes into account interactions of objects in a given frame. We propose a novel Feature Aggregation (FA) block that refines each object's features by computing a weighted sum of the features of all objects in a frame. We use FA block along with Long Short Term Memory (LSTM) network to anticipate accidents in the video sequences. We report mean Average Precision (mAP) and Average Time-to-Accident (ATTA) on Street Accident (SA) dataset. Our proposed method achieves the highest score for risk anticipation by predicting accidents 0.32 sec and 0.75 sec earlier compared to the best results with Adaptive Loss and dynamic parameter prediction based methods respectively.
• Abstract（参考訳）: 自律・非自律車両における事故予知は事故回避に役立つ。 ビデオシーケンスにおける交通事故などの異常事象を認識するためには,所定のフレーム内の物体の相互作用を考慮したネットワークが重要である。 本稿では,フレーム内のすべてのオブジェクトの特徴の重み付け和を計算し,各オブジェクトの特徴を洗練する新しい特徴集約(fa)ブロックを提案する。 FAブロックとLong Short Term Memory (LSTM) ネットワークを併用して,ビデオシーケンスにおける事故の予測を行う。 street accident (sa) データセットにおける平均精度 (map) と平均時間対アクシデント (atta) について報告する。 提案手法は, 適応損失法と動的パラメータ予測法と比較して, 事故の0.32秒, 事故の0.75秒を予測し, リスク予測の最高スコアを得る。

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