論文の概要: Run-time Monitoring of 3D Object Detection in Automated Driving Systems Using Early Layer Neural Activation Patterns

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07685v1
• Date: Thu, 11 Apr 2024 12:24:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-12 14:09:30.830606
• Title: Run-time Monitoring of 3D Object Detection in Automated Driving Systems Using Early Layer Neural Activation Patterns
• Title（参考訳）: 初期層ニューラルアクティベーションパターンを用いた自動運転システムにおける3次元物体検出のリアルタイムモニタリング
• Authors: Hakan Yekta Yatbaz, Mehrdad Dianati, Konstantinos Koufos, Roger Woodman,
• Abstract要約: 自動運転システム(ADS)の統合性監視は安全性を確保する上で最重要である。 近年のディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた物体検出装置の進歩,検出誤差への感受性は重要な懸念点である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.384452095533396
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Monitoring the integrity of object detection for errors within the perception module of automated driving systems (ADS) is paramount for ensuring safety. Despite recent advancements in deep neural network (DNN)-based object detectors, their susceptibility to detection errors, particularly in the less-explored realm of 3D object detection, remains a significant concern. State-of-the-art integrity monitoring (also known as introspection) mechanisms in 2D object detection mainly utilise the activation patterns in the final layer of the DNN-based detector's backbone. However, that may not sufficiently address the complexities and sparsity of data in 3D object detection. To this end, we conduct, in this article, an extensive investigation into the effects of activation patterns extracted from various layers of the backbone network for introspecting the operation of 3D object detectors. Through a comparative analysis using Kitti and NuScenes datasets with PointPillars and CenterPoint detectors, we demonstrate that using earlier layers' activation patterns enhances the error detection performance of the integrity monitoring system, yet increases computational complexity. To address the real-time operation requirements in ADS, we also introduce a novel introspection method that combines activation patterns from multiple layers of the detector's backbone and report its performance.
• Abstract（参考訳）: 自動走行システム(ADS)の認識モジュール内のエラーに対する物体検出の完全性を監視することは、安全性を確保する上で最重要である。 近年のディープニューラルネットワーク(DNN)ベースのオブジェクト検出器の進歩にもかかわらず、特に探索の少ない3Dオブジェクト検出領域において、検出エラーへの感受性は重要な関心事である。 2次元物体検出における最先端の整合性監視(イントロスペクションとも呼ばれる)機構は、主にDNNベースの検出器のバックボーンの最終層における活性化パターンを利用する。 しかし、それは3Dオブジェクト検出におけるデータの複雑さと空間性に十分対応できないかもしれない。 本稿では,3次元物体検出器の動作を検査するためのバックボーンネットワークの様々な層から抽出した活性化パターンの影響を広範囲に調査する。 Kitti と NuScenes データセットを PointPillars と CenterPoint 検出器で比較解析することにより,従来のレイヤのアクティベーションパターンを用いることで,整合性監視システムのエラー検出性能が向上するが,計算複雑性は増大することを示した。 ADSのリアルタイム動作要求に対処するために、検出器のバックボーンの複数の層からの活性化パターンを組み合わせた新しいイントロスペクション手法を導入し、その性能を報告する。

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