論文の概要: DaDe: Delay-adoptive Detector for Streaming Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.11558v1
• Date: Thu, 22 Dec 2022 09:25:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-23 13:51:07.553957
• Title: DaDe: Delay-adoptive Detector for Streaming Perception
• Title（参考訳）: DaDe: ストリーミング知覚のための遅延適応検出器
• Authors: Wonwoo Jo, Kyungshin Lee, Jaewon Baik, Sangsun Lee, Dongho Choi, Hyunkyoo Park
• Abstract要約: リアルタイム環境では、処理が終了すると周囲環境が変化する。 リアルタイム映像認識のレイテンシと精度を評価するために,ストリーム認識を提案する。 我々は,処理遅延をリアルタイムに反映し,最も合理的な結果が得られるモデルを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recognizing the surrounding environment at low latency is critical in autonomous driving. In real-time environment, surrounding environment changes when processing is over. Current detection models are incapable of dealing with changes in the environment that occur after processing. Streaming perception is proposed to assess the latency and accuracy of real-time video perception. However, additional problems arise in real-world applications due to limited hardware resources, high temperatures, and other factors. In this study, we develop a model that can reflect processing delays in real time and produce the most reasonable results. By incorporating the proposed feature queue and feature select module, the system gains the ability to forecast specific time steps without any additional computational costs. Our method is tested on the Argoverse-HD dataset. It achieves higher performance than the current state-of-the-art methods(2022.10) in various environments when delayed . The code is available at https://github.com/danjos95/DADE
• Abstract（参考訳）: 低レイテンシでの環境認識は、自動運転において重要である。 リアルタイム環境では、処理が終了すると周囲環境が変化する。 現在の検出モデルは、処理後に発生する環境の変化を扱うことができない。 リアルタイム映像認識のレイテンシと精度を評価するために,ストリーム認識を提案する。 しかし、ハードウェアリソースの制限、高温、その他の要因により、現実世界のアプリケーションで追加の問題が発生する。 本研究では,処理遅延をリアルタイムに反映し,最も合理的な結果が得られるモデルを開発した。 提案する機能キューと機能選択モジュールを組み込むことで,計算コストを伴わずに特定の時間ステップを予測することができる。 本手法はArgoverse-HDデータセットで検証する。 遅延時には、様々な環境で現在の最先端メソッド(2022.10)よりも高いパフォーマンスを達成する。 コードはhttps://github.com/danjos95/DADEで入手できる。

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