論文の概要: FBLNet: FeedBack Loop Network for Driver Attention Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02096v2
• Date: Tue, 1 Aug 2023 02:08:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-02 18:19:36.040125
• Title: FBLNet: FeedBack Loop Network for Driver Attention Prediction
• Title（参考訳）: FBLNet:ドライバー注意予測のためのフィードバックループネットワーク
• Authors: Yilong Chen, Zhixiong Nan, Tao Xiang
• Abstract要約: 非客観的運転経験はモデル化が難しい。 本稿では,運転経験蓄積過程をモデル化するFeedBack Loop Network (FBLNet)を提案する。 インクリメンタルな知識の指導のもと、私たちのモデルは入力画像から抽出されたCNN特徴とトランスフォーマー特徴を融合し、ドライバーの注意を予測します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.83518507463226
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The problem of predicting driver attention from the driving perspective is gaining increasing research focus due to its remarkable significance for autonomous driving and assisted driving systems. The driving experience is extremely important for safe driving,a skilled driver is able to effortlessly predict oncoming danger (before it becomes salient) based on the driving experience and quickly pay attention to the corresponding zones.However, the nonobjective driving experience is difficult to model, so a mechanism simulating the driver experience accumulation procedure is absent in existing methods, and the current methods usually follow the technique line of saliency prediction methods to predict driver attention. In this paper, we propose a FeedBack Loop Network (FBLNet), which attempts to model the driving experience accumulation procedure. By over-and-over iterations, FBLNet generates the incremental knowledge that carries rich historically-accumulative and long-term temporal information. The incremental knowledge in our model is like the driving experience of humans. Under the guidance of the incremental knowledge, our model fuses the CNN feature and Transformer feature that are extracted from the input image to predict driver attention. Our model exhibits a solid advantage over existing methods, achieving an outstanding performance improvement on two driver attention benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 運転者の注意を運転の観点から予測する問題は、自動運転と補助運転システムにおいて顕著な重要性から研究の焦点が増している。 The driving experience is extremely important for safe driving,a skilled driver is able to effortlessly predict oncoming danger (before it becomes salient) based on the driving experience and quickly pay attention to the corresponding zones.However, the nonobjective driving experience is difficult to model, so a mechanism simulating the driver experience accumulation procedure is absent in existing methods, and the current methods usually follow the technique line of saliency prediction methods to predict driver attention. 本稿では,運転経験の蓄積過程をモデル化するフィードバックループネットワーク(fblnet)を提案する。 オーバー・アンド・オーバーの繰り返しによって、FBLNetは、豊富な歴史的累積的および長期的時間的情報をもたらす漸進的な知識を生成する。 私たちのモデルにおけるインクリメンタルな知識は、人間の運転体験のようなものです。 インクリメンタルな知識の指導の下で,入力画像から抽出したCNN特徴とトランスフォーマー特徴を融合し,運転者の注意力を予測する。 本モデルでは,2つのドライバー注意ベンチマークデータセットの性能向上を図り,既存の手法に対して確固たる優位性を示す。

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