Fugu-MT 論文翻訳(概要): Feature Map Convergence Evaluation for Functional Module

論文の概要: Feature Map Convergence Evaluation for Functional Module

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04041v1
Date: Tue, 7 May 2024 06:25:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-08 15:09:09.462200
Title: Feature Map Convergence Evaluation for Functional Module
Title（参考訳）: 機能モジュールの特徴マップ収束評価
Authors: Ludan Zhang, Chaoyi Chen, Lei He, Keqiang Li,
Abstract要約: モデル収束度を評価するため,特徴マップ解析に基づく評価手法を提案する。我々は,モデルの収束度を測定し,予測するための特徴マップ収束評価ネットワーク (FMCE-Net) を開発した。これは機能的モジュールに対する最初の独立評価手法であり、知覚モデルに対するトレーニングアセスメントのための新しいパラダイムを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.53278086364748
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Autonomous driving perception models are typically composed of multiple functional modules that interact through complex relationships to accomplish environment understanding. However, perception models are predominantly optimized as a black box through end-to-end training, lacking independent evaluation of functional modules, which poses difficulties for interpretability and optimization. Pioneering in the issue, we propose an evaluation method based on feature map analysis to gauge the convergence of model, thereby assessing functional modules' training maturity. We construct a quantitative metric named as the Feature Map Convergence Score (FMCS) and develop Feature Map Convergence Evaluation Network (FMCE-Net) to measure and predict the convergence degree of models respectively. FMCE-Net achieves remarkable predictive accuracy for FMCS across multiple image classification experiments, validating the efficacy and robustness of the introduced approach. To the best of our knowledge, this is the first independent evaluation method for functional modules, offering a new paradigm for the training assessment towards perception models.
Abstract（参考訳）: 自律運転知覚モデルは通常、環境理解を達成するために複雑な関係を通して相互作用する複数の機能モジュールで構成されている。しかし、知覚モデルは、主にエンドツーエンドのトレーニングを通じてブラックボックスとして最適化され、機能モジュールの独立した評価が欠如しており、解釈可能性や最適化の難しさを招いている。そこで本研究では,モデル収束度を計測し,機能モジュールのトレーニング成熟度を評価するため,特徴マップ解析に基づく評価手法を提案する。本研究では,FMCS (Feature Map Convergence Score) と呼ばれる定量的な尺度を構築し,それぞれモデル収束度を計測し,予測するためにFMCE-Net (Feature Map Convergence Evaluation Network) を開発した。 FMCE-Netは、複数の画像分類実験におけるFMCSの顕著な予測精度を実現し、提案手法の有効性とロバスト性を検証した。我々の知る限り、これは機能モジュールに対する最初の独立した評価手法であり、知覚モデルに対するトレーニングアセスメントのための新しいパラダイムを提供する。

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