論文の概要: Exploring Event-driven Dynamic Context for Accident Scene Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.05006v1
- Date: Thu, 9 Dec 2021 16:00:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-10 14:56:17.447316
- Title: Exploring Event-driven Dynamic Context for Accident Scene Segmentation
- Title（参考訳）: 事故シーンセグメンテーションのためのイベント駆動動的コンテキストの探索
- Authors: Jiaming Zhang, Kailun Yang, Rainer Stiefelhagen
- Abstract要約: 交通事故の致命的な場面のほとんどは非常にダイナミックで、以前は見えなかった。
時間分解能の高いイベントベースデータから動的コンテキストを抽出することを提案する。
提案手法は,提案した事故データセットに対して+8.2%の性能向上を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.20305129155542
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The robustness of semantic segmentation on edge cases of traffic scene is a
vital factor for the safety of intelligent transportation. However, most of the
critical scenes of traffic accidents are extremely dynamic and previously
unseen, which seriously harm the performance of semantic segmentation methods.
In addition, the delay of the traditional camera during high-speed driving will
further reduce the contextual information in the time dimension. Therefore, we
propose to extract dynamic context from event-based data with a higher temporal
resolution to enhance static RGB images, even for those from traffic accidents
with motion blur, collisions, deformations, overturns, etc. Moreover, in order
to evaluate the segmentation performance in traffic accidents, we provide a
pixel-wise annotated accident dataset, namely DADA-seg, which contains a
variety of critical scenarios from traffic accidents. Our experiments indicate
that event-based data can provide complementary information to stabilize
semantic segmentation under adverse conditions by preserving fine-grained
motion of fast-moving foreground (crash objects) in accidents. Our approach
achieves +8.2% performance gain on the proposed accident dataset, exceeding
more than 20 state-of-the-art semantic segmentation methods. The proposal has
been demonstrated to be consistently effective for models learned on multiple
source databases including Cityscapes, KITTI-360, BDD, and ApolloScape.
- Abstract（参考訳）: 交通シーンのエッジケースにおけるセマンティックセグメンテーションの堅牢性は、インテリジェント交通の安全性にとって重要な要素である。
しかし、交通事故の致命的な場面のほとんどは非常にダイナミックで、以前は見えず、セマンティックセグメンテーションの手法の性能を著しく損なう。
さらに、高速運転時の従来のカメラの遅延は、時間次元の文脈情報をさらに減少させる。
そこで本稿では, 交通事故, 衝突, 変形, 転倒などの場合であっても, 時間分解能の高いイベントベースデータから動的コンテキストを抽出し, 静的なRGB画像を改善することを提案する。
さらに,交通事故のセグメンテーション性能を評価するために,事故からのさまざまな重要なシナリオを含む,ピクセル単位のアノテートされた事故データセットdada-segを提供する。
本研究は,事故時の高速移動フォアグラウンド(crash objects)の細かな動きを保存し,有害な状況下での意味セグメンテーションを安定化するための補完的情報を提供できることを示す。
提案手法は,20以上の最先端セマンティクスセグメンテーション法を越え,提案する事故データセットで8.2%のパフォーマンス向上を達成している。
この提案は、Cityscapes、KITTI-360、BDD、ApolloScapeなど、複数のソースデータベースで学んだモデルに対して一貫して有効であることが示されている。
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