論文の概要: Development and testing of an image transformer for explainable
autonomous driving systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.05559v1
- Date: Mon, 11 Oct 2021 19:01:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-13 14:55:47.157480
- Title: Development and testing of an image transformer for explainable
autonomous driving systems
- Title（参考訳）: 説明可能な自律運転システムのための画像変換器の開発と試験
- Authors: Jiqian Dong, Sikai Chen, Shuya Zong, Tiantian Chen, Mohammad
Miralinaghi, Samuel Labi
- Abstract要約: ディープラーニング(DL)アプローチはコンピュータビジョン(CV)アプリケーションで成功している。
DLベースのCVモデルは一般に、解釈可能性の欠如によりブラックボックスと見なされる。
本稿では,SOTA(State-of-the-art self-attention based model)に基づくエンドツーエンド自動運転システムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7046417074932257
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the last decade, deep learning (DL) approaches have been used successfully
in computer vision (CV) applications. However, DL-based CV models are generally
considered to be black boxes due to their lack of interpretability. This black
box behavior has exacerbated user distrust and therefore has prevented
widespread deployment DLCV models in autonomous driving tasks even though some
of these models exhibit superiority over human performance. For this reason, it
is essential to develop explainable DL models for autonomous driving task.
Explainable DL models can not only boost user trust in autonomy but also serve
as a diagnostic approach to identify anydefects and weaknesses of the model
during the system development phase. In this paper, we propose an explainable
end-to-end autonomous driving system based on "Transformer", a state-of-the-art
(SOTA) self-attention based model, to map visual features from images collected
by onboard cameras to guide potential driving actions with corresponding
explanations. The model achieves a soft attention over the global features of
the image. The results demonstrate the efficacy of our proposed model as it
exhibits superior performance (in terms of correct prediction of actions and
explanations) compared to the benchmark model by a significant margin with
lower computational cost.
- Abstract（参考訳）: 過去10年間で、ディープラーニング(DL)アプローチはコンピュータビジョン(CV)アプリケーションでうまく使われてきた。
しかしながら、DLベースのCVモデルは一般に、解釈可能性の欠如によりブラックボックスであると考えられている。
このようなブラックボックスの挙動は、ユーザの不信感を悪化させ、これらのモデルでは、人間のパフォーマンスよりも優れているにもかかわらず、自律運転タスクにおけるDLCVモデルの普及を妨げている。
そのため、自律運転タスクのための説明可能なDLモデルを開発することが不可欠である。
説明可能なDLモデルは、自律性に対するユーザの信頼を高めるだけでなく、システム開発フェーズにおけるモデルの欠陥や弱点を特定するための診断アプローチとしても機能します。
本稿では,SOTA(State-of-the-art self-attention based model)モデルであるTransformerに基づいて,車載カメラで収集した画像から視覚的特徴をマッピングし,潜在的な運転行動のガイドを行う。
このモデルは画像のグローバルな特徴に対してソフトな注意を払っている。
その結果,提案モデルの有効性は,計算コストの低い有意差でベンチマークモデルと比較し,優れた性能(行動予測と説明の正確さ)を示すことを示した。
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