論文の概要: Gated Driver Attention Predictor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02530v1
• Date: Tue, 1 Aug 2023 03:59:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-14 01:09:11.408924
• Title: Gated Driver Attention Predictor
• Title（参考訳）: ゲート運転者注意予測装置
• Authors: Tianci Zhao, Xue Bai, Jianwu Fang, and Jianru Xue
• Abstract要約: Gate-DAPは、運転シナリオにおける異なる空間的、時間的、モダリティ情報の重要性を学ぶことを目的としている。 Gate-DAPのアーキテクチャは、ドライバーの注意を予測するための空間的、時間的、情報タイプの違いを評価するために透過的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.318164248145038
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Driver attention prediction implies the intention understanding of where the driver intends to go and what object the driver concerned about, which commonly provides a driving task-guided traffic scene understanding. Some recent works explore driver attention prediction in critical or accident scenarios and find a positive role in helping accident prediction, while the promotion ability is constrained by the prediction accuracy of driver attention maps. In this work, we explore the network connection gating mechanism for driver attention prediction (Gate-DAP). Gate-DAP aims to learn the importance of different spatial, temporal, and modality information in driving scenarios with various road types, occasions, and light and weather conditions. The network connection gating in Gate-DAP consists of a spatial encoding network gating, long-short-term memory network gating, and information type gating modules. Each connection gating operation is plug-and-play and can be flexibly assembled, which makes the architecture of Gate-DAP transparent for evaluating different spatial, temporal, and information types for driver attention prediction. Evaluations on DADA-2000 and BDDA datasets verify the superiority of the proposed method with the comparison with state-of-the-art approaches. The code is available on https://github.com/JWFangit/Gate-DAP.
• Abstract（参考訳）: 運転注意予測は、運転者がどこに行くつもりで、運転者が何に関心を持つのかを意図的に理解することを意味する。 近年のいくつかの研究は、事故や事故のシナリオにおける運転注意予測を探求し、運転注意図の予測精度によって促進能力が制限される一方、事故予知を支援する上で肯定的な役割を見出している。 本研究では,運転注意予測(Gate-DAP)のためのネットワーク接続ゲーティング機構について検討する。 Gate-DAPは、様々な道路タイプ、機会、光および気象条件の運転シナリオにおいて、異なる空間的、時間的、モダリティ情報の重要性を学習することを目的としている。 Gate-DAPにおけるネットワーク接続ゲーティングは、空間符号化ネットワークゲーティング、長期記憶ネットワークゲーティング、情報型ゲーティングモジュールからなる。 各接続ゲーティング操作はプラグアンドプレイであり、柔軟に組み立てることができ、ゲートdapのアーキテクチャを透明にして、異なる空間的、時間的、情報型のドライバー注意予測を評価する。 DADA-2000およびBDDAデータセットの評価は、提案手法の優位性と最先端手法との比較を検証した。 コードはhttps://github.com/JWFangit/Gate-DAPで公開されている。

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