論文の概要: CueCAn: Cue Driven Contextual Attention For Identifying Missing Traffic
Signs on Unconstrained Roads
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02641v1
- Date: Sun, 5 Mar 2023 11:06:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-07 18:33:44.973542
- Title: CueCAn: Cue Driven Contextual Attention For Identifying Missing Traffic
Signs on Unconstrained Roads
- Title（参考訳）: cuecan: 制約のない道路の交通標識を識別するためのコンテキスト的注意
- Authors: Varun Gupta, Anbumani Subramanian, C.V. Jawahar, Rohit Saluja
- Abstract要約: 道路の風景画像上で,失明した縁石の位置を推定し,歩行者にとって妥当な地域を推定するために,逸失物検出や非現存物検出が研究されている。
視覚障害者向けに,視覚障害者のための視覚障害者向けビデオデータセットを公開し,視覚障害者が視覚障害者の視線を視認できる複数種類の交通標識を提示する。
エンコーダを訓練して、信号機の存在を分類し、次にセグメントモデル全体をエンドツーエンドにトレーニングし、行方不明の信号機をローカライズする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.649617412538717
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Unconstrained Asian roads often involve poor infrastructure, affecting
overall road safety. Missing traffic signs are a regular part of such roads.
Missing or non-existing object detection has been studied for locating missing
curbs and estimating reasonable regions for pedestrians on road scene images.
Such methods involve analyzing task-specific single object cues. In this paper,
we present the first and most challenging video dataset for missing objects,
with multiple types of traffic signs for which the cues are visible without the
signs in the scenes. We refer to it as the Missing Traffic Signs Video Dataset
(MTSVD). MTSVD is challenging compared to the previous works in two aspects i)
The traffic signs are generally not present in the vicinity of their cues, ii)
The traffic signs cues are diverse and unique. Also, MTSVD is the first
publicly available missing object dataset. To train the models for identifying
missing signs, we complement our dataset with 10K traffic sign tracks, with 40
percent of the traffic signs having cues visible in the scenes. For identifying
missing signs, we propose the Cue-driven Contextual Attention units (CueCAn),
which we incorporate in our model encoder. We first train the encoder to
classify the presence of traffic sign cues and then train the entire
segmentation model end-to-end to localize missing traffic signs. Quantitative
and qualitative analysis shows that CueCAn significantly improves the
performance of base models.
- Abstract（参考訳）: 制限のないアジアの道路はインフラが乏しく、道路全体の安全に影響を与えている。
交通標識の欠如は、こうした道路の通常部分である。
道路の風景画像上で,失明した縁石の位置を推定し,歩行者にとって妥当な地域を推定するために,逸失物検出や非現存物検出が研究されている。
このような手法には、タスク固有の単一オブジェクトキューの分析が含まれる。
本稿では,欠落している物体に対する最初の,かつ最も挑戦的なビデオデータセットについて述べる。
当社では the missing traffic signs video dataset (mtsvd) と呼んでいる。
MTSVDはこれまでの2つの側面から比較すると挑戦的だ
一 交通標識は、一般的にその手掛かりの近傍に存在しないこと。
二 交通標識の手がかりは多様で独特である。
また、mtsvdは初めて公開されたオブジェクトデータセットである。
行方不明の標識を特定するためのモデルをトレーニングするために、私たちはデータセットを10Kの交通標識トラックで補完します。
そこで我々は,モデルエンコーダに組み込んだcue-driven context attention unit (cuecan)を提案する。
まず、エンコーダをトレーニングして、信号機の存在を分類し、次にセグメントモデル全体をエンドツーエンドにトレーニングし、行方不明の信号機をローカライズします。
定量的および定性的な分析により、CueCAnはベースモデルの性能を大幅に改善することが示された。
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