論文の概要: Run-time Introspection of 2D Object Detection in Automated Driving Systems Using Learning Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01172v1
• Date: Sat, 2 Mar 2024 10:56:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-05 14:59:58.197571
• Title: Run-time Introspection of 2D Object Detection in Automated Driving Systems Using Learning Representations
• Title（参考訳）: 学習表現を用いた自動運転システムにおける2次元物体検出のリアルタイムイントロスペクション
• Authors: Hakan Yekta Yatbaz, Mehrdad Dianati, Konstantinos Koufos, Roger Woodman
• Abstract要約: ディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく2次元物体検出のための新しいイントロスペクションソリューションを提案する。 KITTIとBDDのデータセットで評価された1段階および2段階のオブジェクト検出器を用いて,2次元オブジェクト検出におけるエラー検出のためのSOTAイントロスペクション機構を実装した。 性能評価の結果,提案手法はSOTA法より優れており,BDDデータセットのエラー率を9%から17%まで絶対的に削減できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.529124221397822
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Reliable detection of various objects and road users in the surrounding environment is crucial for the safe operation of automated driving systems (ADS). Despite recent progresses in developing highly accurate object detectors based on Deep Neural Networks (DNNs), they still remain prone to detection errors, which can lead to fatal consequences in safety-critical applications such as ADS. An effective remedy to this problem is to equip the system with run-time monitoring, named as introspection in the context of autonomous systems. Motivated by this, we introduce a novel introspection solution, which operates at the frame level for DNN-based 2D object detection and leverages neural network activation patterns. The proposed approach pre-processes the neural activation patterns of the object detector's backbone using several different modes. To provide extensive comparative analysis and fair comparison, we also adapt and implement several state-of-the-art (SOTA) introspection mechanisms for error detection in 2D object detection, using one-stage and two-stage object detectors evaluated on KITTI and BDD datasets. We compare the performance of the proposed solution in terms of error detection, adaptability to dataset shift, and, computational and memory resource requirements. Our performance evaluation shows that the proposed introspection solution outperforms SOTA methods, achieving an absolute reduction in the missed error ratio of 9% to 17% in the BDD dataset.
• Abstract（参考訳）: 自動走行システム(ADS)の安全運転には,周辺環境における各種物体や道路利用者の信頼性の高い検出が不可欠である。 近年、Deep Neural Networks (DNN) に基づく高精度な物体検出装置の開発が進んでいるが、それでもなお検出エラーが発生しやすいため、ADSのような安全クリティカルなアプリケーションでは致命的な結果をもたらす可能性がある。 この問題に対する効果的な解決策は、自律システムのコンテキストにおけるイントロスペクション(introspection)と呼ばれるランタイム監視をシステムに提供することである。 そこで我々は,DNNに基づく2次元物体検出のためのフレームレベルで動作し,ニューラルネットワークの活性化パターンを活用する新しいイントロスペクションソリューションを提案する。 提案手法は、複数の異なるモードを用いて、物体検出器のバックボーンの神経活性化パターンを前処理する。 KITTIとBDDのデータセットで評価された1段階および2段階のオブジェクト検出器を用いて,2次元オブジェクト検出におけるエラー検出のための複数の最先端(SOTA)イントロスペクション機構を適用および実装する。 提案手法の性能を,エラー検出,データセットシフトへの適応性,計算量およびメモリ資源要件の観点から比較した。 性能評価の結果,提案手法はSOTA法より優れており,BDDデータセットのエラー率を9%から17%まで絶対的に削減できることがわかった。

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