論文の概要: ANNA: A Deep Learning Based Dataset in Heterogeneous Traffic for Autonomous Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11358v1
• Date: Sun, 21 Jan 2024 01:14:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-23 16:55:52.635886
• Title: ANNA: A Deep Learning Based Dataset in Heterogeneous Traffic for Autonomous Vehicles
• Title（参考訳）: ANNA: 自動運転車の異種交通におけるディープラーニングベースのデータセット
• Authors: Mahedi Kamal, Tasnim Fariha, Afrina Kabir Zinia, Md. Abu Syed, Fahim Hasan Khan, Md. Mahbubur Rahman
• Abstract要約: 本研究ではバングラデシュの視点で、特定されていない車両を含むカスタムビルドデータセットについて論じる。 IOU(Intersection Over Union)メトリックを用いたモデルの評価により,データセットの妥当性チェックを行った。 その結果、バングラデシュのトラフィックに関するKITTIまたはCOCOデータセットでトレーニングされたモデルよりも、カスタムデータセットでトレーニングされたモデルの方が正確で効率的であることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.932123507260722
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recent breakthroughs in artificial intelligence offer tremendous promise for the development of self-driving applications. Deep Neural Networks, in particular, are being utilized to support the operation of semi-autonomous cars through object identification and semantic segmentation. To assess the inadequacy of the current dataset in the context of autonomous and semi-autonomous cars, we created a new dataset named ANNA. This study discusses a custom-built dataset that includes some unidentified vehicles in the perspective of Bangladesh, which are not included in the existing dataset. A dataset validity check was performed by evaluating models using the Intersection Over Union (IOU) metric. The results demonstrated that the model trained on our custom dataset was more precise and efficient than the models trained on the KITTI or COCO dataset concerning Bangladeshi traffic. The research presented in this paper also emphasizes the importance of developing accurate and efficient object detection algorithms for the advancement of autonomous vehicles.
• Abstract（参考訳）: 最近の人工知能のブレークスルーは、自動運転アプリケーションの開発に非常に有望だ。 特にディープニューラルネットワークは、オブジェクト識別とセマンティックセグメンテーションを通じて半自律車の運転を支援するために利用されている。 自律車と半自律車のコンテキストにおける現在のデータセットの不適切性を評価するため、ANNAという新しいデータセットを作成しました。 本研究では、バングラデシュの観点から、既存のデータセットには含まれない、特定されていない車両を含むカスタムビルドデータセットについて論じる。 IOU(Intersection Over Union)メトリックを用いたモデルの評価により,データセットの妥当性チェックを行った。 その結果、バングラデシュのトラフィックに関するKITTIまたはCOCOデータセットでトレーニングされたモデルよりも、カスタムデータセットでトレーニングされたモデルの方が正確で効率的であることが判明した。 本研究は,自動運転車の高度化に向けた高精度かつ効率的な物体検出アルゴリズムの開発の重要性を強調した。

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