論文の概要: CUEING: A pioneer work of encoding human gaze for autonomous driving
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15710v1
- Date: Thu, 25 May 2023 04:44:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-26 17:23:41.946356
- Title: CUEING: A pioneer work of encoding human gaze for autonomous driving
- Title（参考訳）: cueing:自動運転のための人間の視線をエンコードする先駆的研究
- Authors: Linfeng Liang, Yiran Wang, Yao Deng, Jianchao Lu, Chen Wang, Xi Zheng
- Abstract要約: 本研究では、既存のヒトの視線データセットを浄化する適応的手法と、頑健な畳み込み自己注意の視線予測モデルを提案する。
我々の測定値によると、我々のクリーニング手法はモデルのパフォーマンスを7.38%向上し、元のデータセットでトレーニングされたものと比較して最大8.24%向上した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.40545385368749
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent analysis of incidents involving Autonomous Driving Systems (ADS) has
shown that the decision-making process of ADS can be significantly different
from that of human drivers. To improve the performance of ADS, it may be
helpful to incorporate the human decision-making process, particularly the
signals provided by the human gaze. There are many existing works to create
human gaze datasets and predict the human gaze using deep learning models.
However, current datasets of human gaze are noisy and include irrelevant
objects that can hinder model training. Additionally, existing CNN-based models
for predicting human gaze lack generalizability across different datasets and
driving conditions, and many models have a centre bias in their prediction such
that the gaze tends to be generated in the centre of the gaze map. To address
these gaps, we propose an adaptive method for cleansing existing human gaze
datasets and a robust convolutional self-attention gaze prediction model. Our
quantitative metrics show that our cleansing method improves models'
performance by up to 7.38% and generalizability by up to 8.24% compared to
those trained on the original datasets. Furthermore, our model demonstrates an
improvement of up to 12.13% in terms of generalizability compared to the
state-of-the-art (SOTA) models. Notably, it achieves these gains while
conserving up to 98.12% of computation resources.
- Abstract（参考訳）: 近年の自律運転システム(ADS)による事故の分析では、ADSの意思決定プロセスは人間のドライバーと大きく異なる可能性があることが示されている。
ADSの性能を向上させるために、ヒトの意思決定プロセス、特にヒトの視線による信号を統合することが有用である。
人間の視線データセットを作成し、深層学習モデルを用いて人間の視線を予測するための既存の研究は数多く存在する。
しかし、現在の人間の視線のデータセットは騒々しく、モデルトレーニングを妨げる無関係なオブジェクトを含んでいる。
さらに、人間の視線を予測するための既存のCNNベースのモデルは、異なるデータセットや運転条件間での一般化性に欠けており、多くのモデルは、視線マップの中央で視線が生成される傾向にあるという予測において中心バイアスを持つ。
これらのギャップに対処するために、既存のヒトの視線データセットを浄化する適応的手法と、頑健な畳み込み自己注意視線予測モデルを提案する。
我々の定量的指標は、我々のクリーニング手法がモデルのパフォーマンスを最大7.38%改善し、元のデータセットでトレーニングされたものと比較して最大8.24%向上することを示している。
さらに,本モデルでは,最先端(SOTA)モデルと比較して,最大12.13%の一般化性の向上が示されている。
特に、98.12%の計算資源を保持しながら、これらの利益を達成する。
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