論文の概要: Hidden Footprints: Learning Contextual Walkability from 3D Human Trails

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.08701v1
• Date: Wed, 19 Aug 2020 23:19:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 12:18:52.776599
• Title: Hidden Footprints: Learning Contextual Walkability from 3D Human Trails
• Title（参考訳）: 隠れ足跡:3次元人間の足跡から文脈的歩行性を学ぶ
• Authors: Jin Sun, Hadar Averbuch-Elor, Qianqian Wang, and Noah Snavely
• Abstract要約: 現在のデータセットは、人々がどこにいるか、どこにいるかを教えてくれません。 まず、画像間で人の観察を伝播させ、3D情報を利用して、私たちが「隠れ足跡」と呼ぶものを作成することで、有効なラベル付き歩行可能領域の集合を拡大する。 このようなスパースラベルのために設計されたトレーニング戦略を考案し、クラスバランスの分類損失と文脈逆転損失を組み合わせた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.01257397390361
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting where people can walk in a scene is important for many tasks, including autonomous driving systems and human behavior analysis. Yet learning a computational model for this purpose is challenging due to semantic ambiguity and a lack of labeled data: current datasets only tell you where people are, not where they could be. We tackle this problem by leveraging information from existing datasets, without additional labeling. We first augment the set of valid, labeled walkable regions by propagating person observations between images, utilizing 3D information to create what we call hidden footprints. However, this augmented data is still sparse. We devise a training strategy designed for such sparse labels, combining a class-balanced classification loss with a contextual adversarial loss. Using this strategy, we demonstrate a model that learns to predict a walkability map from a single image. We evaluate our model on the Waymo and Cityscapes datasets, demonstrating superior performance compared to baselines and state-of-the-art models.
• Abstract（参考訳）: 自律運転システムや人間の行動分析など、多くのタスクにおいて、人々が現場を歩ける場所を予測することが重要である。 しかし、この目的のために計算モデルを学ぶことは、セマンティックな曖昧さとラベル付きデータの欠如のために難しい。 既存のデータセットからの情報を活用することでこの問題に対処する。 まず,画像間の人物観察を広めることで,有効な歩行可能領域の組を強化し,隠れ足跡と呼ばれるものを3d情報を用いて作成する。 しかし、この拡張データはまだ少ない。 このようなスパースラベルのために設計されたトレーニング戦略を考案し、クラスバランスの分類損失と文脈逆転損失を組み合わせた。 この戦略を用いて、単一の画像から歩行可能性マップを予測するモデルを実証する。 WaymoとCityscapesのデータセットでモデルを評価し、ベースラインや最先端モデルと比較して優れたパフォーマンスを示す。

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