論文の概要: A Robust Pedestrian Detection Approach for Autonomous Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10489v1
• Date: Wed, 19 Oct 2022 11:53:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-20 13:09:41.019826
• Title: A Robust Pedestrian Detection Approach for Autonomous Vehicles
• Title（参考訳）: 自動運転車のロバスト歩行者検出手法
• Authors: Bahareh Ghari, Ali Tourani, Asadollah Shahbahrami
• Abstract要約: 本稿では,カリフォルニア工科大学の歩行者データセットの実例における歩行者検出問題を処理するためのYOLOv5フレームワークを微調整することを目的とする。 実験結果から,歩行者検出作業における細調整モデルの平均精度(mAP)は,70FPSの最高速度で行う場合,91%以上であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0883760606514934
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Nowadays, utilizing Advanced Driver-Assistance Systems (ADAS) has absorbed a huge interest as a potential solution for reducing road traffic issues. Despite recent technological advances in such systems, there are still many inquiries that need to be overcome. For instance, ADAS requires accurate and real-time detection of pedestrians in various driving scenarios. To solve the mentioned problem, this paper aims to fine-tune the YOLOv5s framework for handling pedestrian detection challenges on the real-world instances of Caltech pedestrian dataset. We also introduce a developed toolbox for preparing training and test data and annotations of Caltech pedestrian dataset into the format recognizable by YOLOv5. Experimental results of utilizing our approach show that the mean Average Precision (mAP) of our fine-tuned model for pedestrian detection task is more than 91 percent when performing at the highest rate of 70 FPS. Moreover, the experiments on the Caltech pedestrian dataset samples have verified that our proposed approach is an effective and accurate method for pedestrian detection and can outperform other existing methodologies.
• Abstract（参考訳）: 近年,高度運転支援システム (ADAS) の利用は,道路交通問題に対する潜在的な解決策として大きな関心を吸収している。 このようなシステムにおける最近の技術進歩にもかかわらず、いまだに克服すべき疑問が数多く残っている。 例えば、adasは様々な運転シナリオにおける歩行者の正確なリアルタイム検出を必要とする。 上記の問題を解決するため,本稿は,caltech pedestrian datasetの現実世界における歩行者検出課題に対処するために,yolov5sフレームワークを微調整することを目的としている。 YOLOv5で認識可能なフォーマットに、カリフォルニア工科大学歩行者データセットのトレーニングとテストデータ、アノテーションを準備するためのツールボックスも導入する。 提案手法を応用した実験結果から, 歩行者検出作業における細調整モデルの平均精度(mAP)は, 最高速度70FPSで実行した場合の91%以上であることがわかった。 さらに,Caltechの歩行者データセットを用いた実験により,提案手法が歩行者検出の有効かつ正確な方法であり,既存の手法よりも優れていることを確認した。

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