論文の概要: USC: Uncompromising Spatial Constraints for Safety-Oriented 3D Object Detectors in Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10368v4
• Date: Thu, 2 May 2024 15:46:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-03 22:58:28.185443
• Title: USC: Uncompromising Spatial Constraints for Safety-Oriented 3D Object Detectors in Autonomous Driving
• Title（参考訳）: USC: 自律運転における安全指向型3D物体検出器の空間制約の非競合化
• Authors: Brian Hsuan-Cheng Liao, Chih-Hong Cheng, Hasan Esen, Alois Knoll,
• Abstract要約: 自律運転における3次元物体検出器の安全性指向性能について考察する。 本稿では,単純だが重要な局所化要件を特徴付ける空間的制約 (USC) について述べる。 既存のモデルに対する安全性指向の微調整を可能にするために,定量的な測定値を共通損失関数に組み込む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.355977594790584
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the safety-oriented performance of 3D object detectors in autonomous driving contexts. Specifically, despite impressive results shown by the mass literature, developers often find it hard to ensure the safe deployment of these learning-based perception models. Attributing the challenge to the lack of safety-oriented metrics, we hereby present uncompromising spatial constraints (USC), which characterize a simple yet important localization requirement demanding the predictions to fully cover the objects when seen from the autonomous vehicle. The constraints, as we formulate using the perspective and bird's-eye views, can be naturally reflected by quantitative measures, such that having an object detector with a higher score implies a lower risk of collision. Finally, beyond model evaluation, we incorporate the quantitative measures into common loss functions to enable safety-oriented fine-tuning for existing models. With experiments using the nuScenes dataset and a closed-loop simulation, our work demonstrates such considerations of safety notions at the perception level not only improve model performances beyond accuracy but also allow for a more direct linkage to actual system safety.
• Abstract（参考訳）: 自律運転における3次元物体検出器の安全性指向性能について考察する。 特に、大量の文献で示された印象的な結果にもかかわらず、開発者はこれらの学習ベースの知覚モデルの安全なデプロイを保証するのが難しいと感じることが多い。 安全志向の指標の欠如に起因する課題として,我々は,自律走行車から物体を完全に覆うことを要求する,単純かつ重要な位置決め要求を特徴付ける空間制約(USC)を非競合的に提示する。 遠近法と鳥眼図を用いて定式化した制約は,高得点の物体検出器を持つことで衝突のリスクが低くなるなど,定量的な測定によって自然に反映できる。 最後に、モデル評価を超えて、既存のモデルに対する安全性指向の微調整を可能にするために、定量的な測定値を共通の損失関数に組み込む。 nuScenesデータセットとクローズドループシミュレーションを用いた実験により、認識レベルでの安全性概念の考察は、精度以上のモデル性能を改善するだけでなく、実際のシステム安全性へのより直接的なリンクを可能にする。

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