論文の概要: Unsupervised Self-Driving Attention Prediction via Uncertainty Mining and Knowledge Embedding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09706v2
• Date: Wed, 22 Mar 2023 23:53:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 17:04:21.239176
• Title: Unsupervised Self-Driving Attention Prediction via Uncertainty Mining and Knowledge Embedding
• Title（参考訳）: 不確実性マイニングと知識埋め込みによる無人運転注意予測
• Authors: Pengfei Zhu, Mengshi Qi, Xia Li, Weijian Li and Huadong Ma
• Abstract要約: 本研究では、不確実性モデリングと知識統合の駆動による自動運転の注意を予測できる教師なし手法を提案する。 結果は、完全に教師された最先端のアプローチと比較して、同等またはさらに印象的なパフォーマンスを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.8579160500354
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting attention regions of interest is an important yet challenging task for self-driving systems. Existing methodologies rely on large-scale labeled traffic datasets that are labor-intensive to obtain. Besides, the huge domain gap between natural scenes and traffic scenes in current datasets also limits the potential for model training. To address these challenges, we are the first to introduce an unsupervised way to predict self-driving attention by uncertainty modeling and driving knowledge integration. Our approach's Uncertainty Mining Branch (UMB) discovers commonalities and differences from multiple generated pseudo-labels achieved from models pre-trained on natural scenes by actively measuring the uncertainty. Meanwhile, our Knowledge Embedding Block (KEB) bridges the domain gap by incorporating driving knowledge to adaptively refine the generated pseudo-labels. Quantitative and qualitative results with equivalent or even more impressive performance compared to fully-supervised state-of-the-art approaches across all three public datasets demonstrate the effectiveness of the proposed method and the potential of this direction. The code will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: 関心のある注意領域を予測することは、自動運転システムにとって重要な課題である。 既存の手法は、労働集約的な大規模ラベル付きトラフィックデータセットに依存している。 さらに、現在のデータセットにおける自然なシーンとトラフィックシーンの間の大きなドメインギャップは、モデルトレーニングの可能性を制限する。 これらの課題に対処するため、我々は、不確実性モデリングと知識統合の推進により、自動運転の注意を予測できる教師なしの方法を導入する。 提案手法のUncertainty Mining Branch (UMB) は, 自然環境下で事前学習したモデルから得られた複数の擬似ラベルの共通点と相違点を, 積極的に不確実性を測定することによって検出する。 一方、我々の知識埋め込みブロック(keb)は、生成された擬似ラベルを適応的に洗練するために、駆動知識を組み込んでドメインギャップを橋渡しします。 3つの公開データセットすべてで完全に監視された最先端のアプローチと比較して、同等あるいはさらに印象的なパフォーマンスを持つ定量的、質的結果が、提案手法の有効性とこの方向の可能性を示している。 コードは公開される予定だ。

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