論文の概要: The Impact of Partial Occlusion on Pedestrian Detectability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04812v5
• Date: Thu, 22 Jun 2023 14:21:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-23 18:22:31.555930
• Title: The Impact of Partial Occlusion on Pedestrian Detectability
• Title（参考訳）: 部分閉塞が歩行者検出性に及ぼす影響
• Authors: Shane Gilroy, Darragh Mullins, Edward Jones, Ashkan Parsi and Martin Glavin
• Abstract要約: 本研究は、部分的に閉塞された歩行者検出のための新しい客観的ベンチマークを導入する。 歩行者検出モデルの客観的特徴付けを容易にするために用いられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.606792370296115
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Robust detection of vulnerable road users is a safety critical requirement for the deployment of autonomous vehicles in heterogeneous traffic. One of the most complex outstanding challenges is that of partial occlusion where a target object is only partially available to the sensor due to obstruction by another foreground object. A number of leading pedestrian detection benchmarks provide annotation for partial occlusion, however each benchmark varies greatly in their definition of the occurrence and severity of occlusion. Recent research demonstrates that a high degree of subjectivity is used to classify occlusion level in these cases and occlusion is typically categorized into 2 to 3 broad categories such as partially and heavily occluded. This can lead to inaccurate or inconsistent reporting of pedestrian detection model performance depending on which benchmark is used. This research introduces a novel, objective benchmark for partially occluded pedestrian detection to facilitate the objective characterization of pedestrian detection models. Characterization is carried out on seven popular pedestrian detection models for a range of occlusion levels from 0-99%, in order to demonstrate the efficacy and increased analysis capabilities of the proposed characterization method. Results demonstrate that pedestrian detection performance degrades, and the number of false negative detections increase as pedestrian occlusion level increases. Of the seven popular pedestrian detection routines characterized, CenterNet has the greatest overall performance, followed by SSDlite. RetinaNet has the lowest overall detection performance across the range of occlusion levels.
• Abstract（参考訳）: 脆弱な道路利用者のロバスト検出は、自動運転車を異種交通に配備するための安全上重要な要件である。 最も複雑な課題の1つは、対象の物体が、他の前景の物体の障害物によって、センサーに部分的にしか利用できない部分閉塞である。 多くの主要な歩行者検出ベンチマークは部分閉塞に対するアノテーションを提供しているが、それぞれのベンチマークは閉塞の発生と重症度の定義で大きく異なる。 近年の研究では、これらの症例では高い主観性が咬合レベルを分類するために用いられており、咬合は部分的および重閉塞などの2～3つの広いカテゴリに分類される。 これにより、どのベンチマークが使われているかによって、歩行者検出モデルのパフォーマンスが不正確または矛盾していることを報告できる。 本研究は, 歩行者検出モデルの客観的評価を容易にするため, 部分閉塞歩行者検出のための新しい客観的ベンチマークを提案する。 提案手法の有効性と解析能力の向上を実証するため,0～99%の閉塞レベルに対する7つの一般的な歩行者検出モデルを用いて評価を行った。 その結果, 歩行者検出性能は低下し, 歩行者咬合レベルが上昇するにつれて偽陰性検出数が増加することがわかった。 人気の高い歩行者検出ルーチン7つのうち、CenterNetは、SSDliteに続いて、全体的なパフォーマンスが最も高い。 RetinaNetの全体的な検出性能は、オクルージョンレベルの範囲で最低である。

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