Fugu-MT 論文翻訳(概要): Scene Understanding for Autonomous Driving

論文の概要: Scene Understanding for Autonomous Driving

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.04905v1
Date: Tue, 11 May 2021 09:50:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-12 21:29:43.248836
Title: Scene Understanding for Autonomous Driving
Title（参考訳）: 自動運転のためのシーン理解
Authors: \`Oscar Lorente, Ian Riera, Aditya Rana
Abstract要約: Detectron2で提示されたRetinaNet, Faster R-CNN, Mask R-CNNの異なる構成の挙動を検討する。関心のあるデータセット上でこれらのモデルを微調整した後、パフォーマンスの大幅な改善を観察します。文脈外のデータセットを用いて異常な状況下で推論を行い、興味深い結果を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: To detect and segment objects in images based on their content is one of the most active topics in the field of computer vision. Nowadays, this problem can be addressed using Deep Learning architectures such as Faster R-CNN or YOLO, among others. In this paper, we study the behaviour of different configurations of RetinaNet, Faster R-CNN and Mask R-CNN presented in Detectron2. First, we evaluate qualitatively and quantitatively (AP) the performance of the pre-trained models on KITTI-MOTS and MOTSChallenge datasets. We observe a significant improvement in performance after fine-tuning these models on the datasets of interest and optimizing hyperparameters. Finally, we run inference in unusual situations using out of context datasets, and present interesting results that help us understanding better the networks.
Abstract（参考訳）: 画像中のオブジェクトをそのコンテンツに基づいて検出・分割することは、コンピュータビジョンの分野でもっとも活発なトピックの1つだ。今日では、より高速なR-CNNやYOLOといったディープラーニングアーキテクチャを使ってこの問題に対処できる。本稿では, RetinaNet, Faster R-CNN, Mask R-CNNの異なる構成の動作について検討する。まず,KITTI-MOTSおよびMOTSChallengeデータセットを用いた事前学習モデルの質的,定量的な評価を行った。興味のあるデータセットに基づいてこれらのモデルを微調整し、ハイパーパラメーターを最適化した後、性能を著しく改善する。最後に、コンテキストデータセットを使い、異常な状況で推論を実行し、ネットワークをよりよく理解するための興味深い結果を提示します。

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