論文の概要: Real-time Traffic Object Detection for Autonomous Driving
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00128v2
- Date: Thu, 29 Feb 2024 18:58:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-01 17:53:21.838517
- Title: Real-time Traffic Object Detection for Autonomous Driving
- Title（参考訳）: 自律走行のためのリアルタイム交通物体検出
- Authors: Abdul Hannan Khan, Syed Tahseen Raza Rizvi, Andreas Dengel
- Abstract要約: 現代のコンピュータビジョン技術は、効率よりも精度を優先する傾向がある。
既存の物体検出器はリアルタイムには程遠い。
リアルタイム要件を取り入れた,より適切な代替案を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.780326596446099
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: With recent advances in computer vision, it appears that autonomous driving
will be part of modern society sooner rather than later. However, there are
still a significant number of concerns to address. Although modern computer
vision techniques demonstrate superior performance, they tend to prioritize
accuracy over efficiency, which is a crucial aspect of real-time applications.
Large object detection models typically require higher computational power,
which is achieved by using more sophisticated onboard hardware. For autonomous
driving, these requirements translate to increased fuel costs and, ultimately,
a reduction in mileage. Further, despite their computational demands, the
existing object detectors are far from being real-time. In this research, we
assess the robustness of our previously proposed, highly efficient pedestrian
detector LSFM on well-established autonomous driving benchmarks, including
diverse weather conditions and nighttime scenes. Moreover, we extend our LSFM
model for general object detection to achieve real-time object detection in
traffic scenes. We evaluate its performance, low latency, and generalizability
on traffic object detection datasets. Furthermore, we discuss the inadequacy of
the current key performance indicator employed by object detection systems in
the context of autonomous driving and propose a more suitable alternative that
incorporates real-time requirements.
- Abstract（参考訳）: 最近のコンピュータビジョンの進歩により、自動運転は後年よりも早く現代社会の一部になるようだ。
しかし、対応すべき懸念点がまだ多数残っている。
現代のコンピュータビジョン技術は優れた性能を示すが、リアルタイムアプリケーションにおいて重要な側面である効率よりも精度を優先する傾向がある。
大規模物体検出モデルは、通常より高度なオンボードハードウェアを使用することで達成される高い計算能力を必要とする。
自動運転では、これらの要件は燃料コストの増大と最終的に走行距離の減少につながる。
さらに、計算の要求にもかかわらず、既存の物体検出器はリアルタイムにはほど遠い。
本研究では,これまで提案してきた,高度に効率的な歩行者検知LSFMの,多様な気象条件や夜間シーンを含む,確立された自律走行ベンチマークにおける堅牢性を評価する。
さらに,交通現場における物体のリアルタイム検出を実現するため,LSFMモデルを拡張した。
トラフィックオブジェクト検出データセットの性能,低レイテンシ,一般化性を評価する。
さらに,物体検出システムで採用されている現状のキー性能指標の不足を自律運転の文脈で検討し,リアルタイム要求を組み込んだより適切な代替案を提案する。
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