論文の概要: Self-Configurable Stabilized Real-Time Detection Learning for Autonomous Driving Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.14525v1
• Date: Thu, 29 Sep 2022 03:11:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 18:24:11.122990
• Title: Self-Configurable Stabilized Real-Time Detection Learning for Autonomous Driving Applications
• Title（参考訳）: 自律運転用自己設定型安定化リアルタイム検出学習
• Authors: Won Joon Yun, Soohyun Park, Joongheon Kim, David Mohaisen
• Abstract要約: 光フロー推定による物体検出ニューラルネットワークの性能向上を図る。 動的車両環境に合うように光の流れを使うかどうかを適応的に決定する。 実演では,提案フレームワークの精度が3.02%向上し,検出対象数が59.6%向上し,計算の待ち行列安定性が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.689145350449737
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Guaranteeing real-time and accurate object detection simultaneously is paramount in autonomous driving environments. However, the existing object detection neural network systems are characterized by a tradeoff between computation time and accuracy, making it essential to optimize such a tradeoff. Fortunately, in many autonomous driving environments, images come in a continuous form, providing an opportunity to use optical flow. In this paper, we improve the performance of an object detection neural network utilizing optical flow estimation. In addition, we propose a Lyapunov optimization framework for time-average performance maximization subject to stability. It adaptively determines whether to use optical flow to suit the dynamic vehicle environment, thereby ensuring the vehicle's queue stability and the time-average maximum performance simultaneously. To verify the key ideas, we conduct numerical experiments with various object detection neural networks and optical flow estimation networks. In addition, we demonstrate the self-configurable stabilized detection with YOLOv3-tiny and FlowNet2-S, which are the real-time object detection network and an optical flow estimation network, respectively. In the demonstration, our proposed framework improves the accuracy by 3.02%, the number of detected objects by 59.6%, and the queue stability for computing capabilities.
• Abstract（参考訳）: 自律走行環境では,リアルタイムかつ高精度な物体検出を同時に行うことが重要となる。 しかし、既存のオブジェクト検出ニューラルネットワークシステムは、計算時間と精度のトレードオフが特徴であり、そのようなトレードオフを最適化することが不可欠である。 幸いなことに、多くの自動運転環境では、画像が連続的に表示され、光学フローを使用する機会を提供する。 本稿では,光学的フロー推定を用いた物体検出ニューラルネットワークの性能向上を図る。 また,安定性を考慮した時間平均性能最大化のためのLyapunov最適化フレームワークを提案する。 動的車両環境に適合するために光学フローを使用するかを適応的に決定し、車両の待ち行列安定性と平均性能を同時に確保する。 重要概念を検証するため,様々な物体検出ニューラルネットワークと光フロー推定ネットワークを用いて数値実験を行った。 さらに、リアルタイム物体検出ネットワークであるYOLOv3-tinyとFlowNet2-Sによる自己設定可能な安定化検出と光フロー推定ネットワークをそれぞれ示す。 実演では,提案フレームワークの精度が3.02%向上し,検出対象数が59.6%向上し,計算能力のキュー安定性が向上した。

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