論文の概要: Multi-View Ensemble Learning With Missing Data: Computational Framework and Evaluations using Novel Data from the Safe Autonomous Driving Domain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12592v1
• Date: Mon, 30 Jan 2023 00:24:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-31 16:12:17.712636
• Title: Multi-View Ensemble Learning With Missing Data: Computational Framework and Evaluations using Novel Data from the Safe Autonomous Driving Domain
• Title（参考訳）: 欠落データを用いたマルチビューアンサンブル学習:安全な自律運転領域からの新たなデータを用いた計算フレームワークと評価
• Authors: Ross Greer, Lulua Rakla, Akshay Gopalkrishnan, Mohan Trivedi
• Abstract要約: 並列畳み込みニューラルネットワーク間のレイトフュージョンアプローチは、最良配置の単一カメラモデルよりも優れていることを示す。 本稿では,欠落した情報を扱う手法を提案し,このレイトフュージョン手法の比較分析を付加手法に適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Real-world applications with multiple sensors observing an event are expected to make continuously-available predictions, even in cases where information may be intermittently missing. We explore methods in ensemble learning and sensor fusion to make use of redundancy and information shared between four camera views, applied to the task of hand activity classification for autonomous driving. In particular, we show that a late-fusion approach between parallel convolutional neural networks can outperform even the best-placed single camera model. To enable this approach, we propose a scheme for handling missing information, and then provide comparative analysis of this late-fusion approach to additional methods such as weighted majority voting and model combination schemes.
• Abstract（参考訳）: イベントを観測する複数のセンサーを持つ現実世界のアプリケーションは、情報が断続的に欠落している場合であっても、継続的に利用可能な予測を行うことが期待されている。 本研究では,4つのカメラビュー間で共有される冗長性と情報を利用したアンサンブル学習とセンサ融合の手法を,自律運転における手動動作分類の課題に適用する。 特に,並列畳み込みニューラルネットワーク間の遅延フュージョンアプローチが,単一カメラモデルにおいてさえも優れていることを示す。 このアプローチを実現するために,不足情報を扱うためのスキームを提案し,重み付き多数決やモデル組み合わせスキームなどの追加手法に対して,このレイトフュージョンアプローチの比較分析を行う。

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