論文の概要: Ego Vehicle Speed Estimation using 3D Convolution with Masked Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.05432v1
• Date: Sun, 11 Dec 2022 07:22:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 16:28:33.765805
• Title: Ego Vehicle Speed Estimation using 3D Convolution with Masked Attention
• Title（参考訳）: 仮面注意を伴う3次元畳み込みを用いたエゴ車の速度推定
• Authors: Athul M. Mathew, Thariq Khalid
• Abstract要約: 本稿では,エゴ車の速度を推定するマスク付きアテンションアーキテクチャを用いた3D-CNNを提案する。 公開されている2つのデータセット、nuImagesとKITTIで実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Speed estimation of an ego vehicle is crucial to enable autonomous driving and advanced driver assistance technologies. Due to functional and legacy issues, conventional methods depend on in-car sensors to extract vehicle speed through the Controller Area Network bus. However, it is desirable to have modular systems that are not susceptible to external sensors to execute perception tasks. In this paper, we propose a novel 3D-CNN with masked-attention architecture to estimate ego vehicle speed using a single front-facing monocular camera. To demonstrate the effectiveness of our method, we conduct experiments on two publicly available datasets, nuImages and KITTI. We also demonstrate the efficacy of masked-attention by comparing our method with a traditional 3D-CNN.
• Abstract（参考訳）: エゴ車両の速度推定は、自動運転と高度な運転支援技術の実現に不可欠である。 機能的およびレガシーな問題により、従来の方法は車内センサに依存し、制御エリアネットワークバスを介して車両の速度を抽出する。 しかし、知覚タスクを実行するために外部センサに感受性のないモジュールシステムを持つことが望ましい。 本論文では,正面単眼カメラを用いた車速推定のためのマスキング・アテンション・アーキテクチャを備えた新しい3d-cnnを提案する。 提案手法の有効性を示すため,公開データセットであるnuImagesとKITTIを用いて実験を行った。 また,従来の3D-CNNと比較し,マスク注意の有効性を示した。

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