論文の概要: Safety-aware metrics for object detectors in autonomous driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.02205v1
• Date: Fri, 4 Mar 2022 09:31:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-07 14:21:45.827868
• Title: Safety-aware metrics for object detectors in autonomous driving
• Title（参考訳）: 自律走行における物体検知器の安全性評価指標
• Authors: Andrea Ceccarelli, Leonardo Montecchi
• Abstract要約: 安全クリティカルドメインのオブジェクト検出器は、自律的なアクターの動作に最も干渉しそうなオブジェクトの検出を優先すべきである、と我々は主張する。 自律運転においては,対象車両と対話する可能性が最も高い物体の正確な識別に報いる新しい物体検出指標を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.28438857884398
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We argue that object detectors in the safety critical domain should prioritize detection of objects that are most likely to interfere with the actions of the autonomous actor. Especially, this applies to objects that can impact the actor's safety and reliability. In the context of autonomous driving, we propose new object detection metrics that reward the correct identification of objects that are most likely to interact with the subject vehicle (i.e., the actor), and that may affect its driving decision. To achieve this, we build a criticality model to reward the detection of the objects based on proximity, orientation, and relative velocity with respect to the subject vehicle. Then, we apply our model on the recent autonomous driving dataset nuScenes, and we compare eight different object detectors. Results show that, in several settings, object detectors that perform best according to the nuScenes ranking are not the preferable ones when the focus is shifted on safety and reliability.
• Abstract（参考訳）: 安全クリティカルドメインのオブジェクト検出器は、自律的なアクターの動作に最も干渉しそうなオブジェクトの検出を優先すべきである、と我々は主張する。 特に、アクターの安全性と信頼性に影響を与える可能性のあるオブジェクトに当てはまる。 自律運転の文脈において,対象車両(アクタ)と最も相互作用する可能性のある物体(すなわちアクタ)の正しい識別に報いる新しい物体検出指標を提案する。 これを実現するために,対象車両に対する近接,方向,相対速度に基づく物体の検出に報いる臨界モデルを構築した。 次に、我々のモデルを最近の自律走行データセットnuScenesに適用し、8種類の物体検出器を比較した。 その結果、いくつかの環境では、安全性と信頼性に重点を置いている場合、nuScenesランキングでベストに機能するオブジェクト検出器は好ましくないことが判明した。

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