論文の概要: Geo-Context Aware Study of Vision-Based Autonomous Driving Models and Spatial Video Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10895v1
• Date: Fri, 20 Aug 2021 17:33:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-27 00:00:21.728240
• Title: Geo-Context Aware Study of Vision-Based Autonomous Driving Models and Spatial Video Data
• Title（参考訳）: 視覚に基づく自律走行モデルと空間映像データの地理文脈認識
• Authors: Suphanut Jamonnak, Ye Zhao, Xinyi Huang, and Md Amiruzzaman
• Abstract要約: 視覚に基づくディープラーニング(DL)手法は,大規模クラウドソースのビデオデータセットから自律走行モデルの学習に大きな進歩をもたらした。 我々は,大規模ADMビデオデータとともに,自律運転モデル(ADM)予測のための地理コンテキスト対応可視化システムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.883009014227815
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vision-based deep learning (DL) methods have made great progress in learning autonomous driving models from large-scale crowd-sourced video datasets. They are trained to predict instantaneous driving behaviors from video data captured by on-vehicle cameras. In this paper, we develop a geo-context aware visualization system for the study of Autonomous Driving Model (ADM) predictions together with large-scale ADM video data. The visual study is seamlessly integrated with the geographical environment by combining DL model performance with geospatial visualization techniques. Model performance measures can be studied together with a set of geospatial attributes over map views. Users can also discover and compare prediction behaviors of multiple DL models in both city-wide and street-level analysis, together with road images and video contents. Therefore, the system provides a new visual exploration platform for DL model designers in autonomous driving. Use cases and domain expert evaluation show the utility and effectiveness of the visualization system.
• Abstract（参考訳）: 視覚に基づくディープラーニング(DL)手法は,大規模クラウドソースのビデオデータセットから自律走行モデルの学習に大きな進歩をもたらした。 それらは車載カメラで捉えたビデオデータから瞬時運転行動を予測するように訓練されている。 本稿では,大規模ADMビデオデータとともに,自律走行モデル(ADM)予測研究のための地理コンテキスト対応可視化システムを開発する。 本研究は, DLモデルの性能と地理空間可視化技術を組み合わせることで, 地理的環境とシームレスに統合される。 モデル性能測定は、地図ビュー上の地理空間属性のセットとともに研究することができる。 ユーザーは、道路画像やビデオコンテンツとともに、街路レベルの分析で複数のDLモデルの予測行動を発見し、比較することができる。 そこでこのシステムは、自動運転におけるDLモデル設計者のための新しい視覚探索プラットフォームを提供する。 ユースケースとドメインエキスパートの評価は、可視化システムの有用性と有効性を示している。

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