論文の概要: CUEING: a lightweight model to Capture hUman attEntion In driviNG

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15710v2
• Date: Fri, 13 Oct 2023 07:04:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-16 17:47:12.343236
• Title: CUEING: a lightweight model to Capture hUman attEntion In driviNG
• Title（参考訳）: CUEING: hUman attEntion in driviNGをキャプチャするための軽量モデル
• Authors: Linfeng Liang, Yao Deng, Yang Zhang, Jianchao Lu, Chen Wang, Quanzheng Sheng, Xi Zheng
• Abstract要約: 本稿では,既存の視線データセットからノイズを除去する適応的浄化手法と,頑健で軽量な自己注意型視線予測モデルを提案する。 提案手法は, モデル一般化可能性と性能を最大12.13%向上させるだけでなく, 最先端技術と比較して, モデル複雑性を最大98.2%低減させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.310770791023399
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Discrepancies in decision-making between Autonomous Driving Systems (ADS) and human drivers underscore the need for intuitive human gaze predictors to bridge this gap, thereby improving user trust and experience. Existing gaze datasets, despite their value, suffer from noise that hampers effective training. Furthermore, current gaze prediction models exhibit inconsistency across diverse scenarios and demand substantial computational resources, restricting their on-board deployment in autonomous vehicles. We propose a novel adaptive cleansing technique for purging noise from existing gaze datasets, coupled with a robust, lightweight convolutional self-attention gaze prediction model. Our approach not only significantly enhances model generalizability and performance by up to 12.13% but also ensures a remarkable reduction in model complexity by up to 98.2% compared to the state-of-the art, making in-vehicle deployment feasible to augment ADS decision visualization and performance.
• Abstract（参考訳）: 自律運転システム(ADS)と人間ドライバーとの意思決定の相違は、このギャップを埋めるために直感的な人間の視線予測器の必要性を強調し、ユーザー信頼と経験を改善する。 既存の視線データセットはその価値にもかかわらず、効果的なトレーニングを妨げているノイズに悩まされている。 さらに、現在の視線予測モデルは、様々なシナリオにまたがって不整合を示し、かなりの計算資源を必要とし、自動運転車への搭載を制限する。 本稿では,既存の視線データセットからノイズを除去する適応的浄化手法と,頑健で軽量な自己注意型視線予測モデルを提案する。 当社のアプローチは,モデル一般化可能性と性能を最大12.13%向上させるだけでなく,最先端技術と比較して,モデル複雑性を最大98.2%削減し,車載配置をADSの可視化と性能向上に有効にしている。

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