論文の概要: Model Guided Road Intersection Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.12417v1
• Date: Mon, 26 Apr 2021 09:15:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-27 14:59:29.280589
• Title: Model Guided Road Intersection Classification
• Title（参考訳）: モデル誘導道路交差点分類
• Authors: Augusto Luis Ballardini and \'Alvaro Hern\'andez and Miguel \'Angel Sotelo
• Abstract要約: 本研究は,rgb画像からの区間間分類を,教師・生徒の訓練パラダイムに基づく結果向上手法とともに,統合型ニューラルネットワークを用いて検討する。 KITTIデータセットと新しいKITTI-360シーケンスの両方において、最適な入力構成を特定し、異なるネットワークパラメータを評価することを目的とした広範な実験活動により、本手法はフレーム単位の最先端手法よりも優れ、提案手法の有効性が証明された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9248680865344348
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Understanding complex scenarios from in-vehicle cameras is essential for safely operating autonomous driving systems in densely populated areas. Among these, intersection areas are one of the most critical as they concentrate a considerable number of traffic accidents and fatalities. Detecting and understanding the scene configuration of these usually crowded areas is then of extreme importance for both autonomous vehicles and modern ADAS aimed at preventing road crashes and increasing the safety of vulnerable road users. This work investigates inter-section classification from RGB images using well-consolidate neural network approaches along with a method to enhance the results based on the teacher/student training paradigm. An extensive experimental activity aimed at identifying the best input configuration and evaluating different network parameters on both the well-known KITTI dataset and the new KITTI-360 sequences shows that our method outperforms current state-of-the-art approaches on a per-frame basis and prove the effectiveness of the proposed learning scheme.
• Abstract（参考訳）: 車載カメラから複雑なシナリオを理解することは、密集した地域で自動運転システムを安全に運用するには不可欠である。 このうち交差点地域は交通事故や死亡事故が集中しているため、最も重要な地域の一つである。 道路事故の防止と脆弱な道路利用者の安全向上を目的とした、自動運転車と現代のADASの両方にとって、これら通常混雑した地域のシーン構成の検出と理解は極めて重要である。 本研究は,rgb画像からの区間間分類を,教師・生徒の訓練パラダイムに基づく結果向上手法とともに,統合型ニューラルネットワークを用いて検討する。 KITTIデータセットと新しいKITTI-360シーケンスの両方において、最適な入力構成を特定し、異なるネットワークパラメータを評価することを目的とした広範な実験活動により、本手法はフレーム単位の最先端手法よりも優れ、提案手法の有効性が証明された。

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