論文の概要: Diving Deeper Into Pedestrian Behavior Understanding: Intention Estimation, Action Prediction, and Event Risk Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00446v1
• Date: Sat, 29 Jun 2024 14:03:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 03:15:45.247057
• Title: Diving Deeper Into Pedestrian Behavior Understanding: Intention Estimation, Action Prediction, and Event Risk Assessment
• Title（参考訳）: 歩行者行動理解の深層化:意図推定、行動予測、事象リスク評価
• Authors: Amir Rasouli, Iuliia Kotseruba,
• Abstract要約: まず、これらのタスクをJAADとPIEという2つの広く使われている歩行者データセットでどのように表現し、注釈付けするかについて議論する。 これらの定義に基づく新しいベンチマーク、利用可能なアノテーション、および3つの新しいメトリクスクラスを提案し、それぞれがモデル性能の異なる側面を評価するように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.724862656802918
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we delve into the pedestrian behavior understanding problem from the perspective of three different tasks: intention estimation, action prediction, and event risk assessment. We first define the tasks and discuss how these tasks are represented and annotated in two widely used pedestrian datasets, JAAD and PIE. We then propose a new benchmark based on these definitions, available annotations, and three new classes of metrics, each designed to assess different aspects of the model performance. We apply the new evaluation approach to examine four SOTA prediction models on each task and compare their performance w.r.t. metrics and input modalities. In particular, we analyze the differences between intention estimation and action prediction tasks by considering various scenarios and contextual factors. Lastly, we examine model agreement across these two tasks to show their complementary role. The proposed benchmark reveals new facts about the role of different data modalities, the tasks, and relevant data properties. We conclude by elaborating on our findings and proposing future research directions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,意図推定,行動予測,イベントリスク評価という3つの異なる課題の観点から,歩行者行動理解の問題を探究する。 まず、これらのタスクをJAADとPIEの2つの広く使われている歩行者データセットでどのように表現し、注釈付けするかについて議論する。 次に、これらの定義に基づく新しいベンチマーク、利用可能なアノテーション、および3つの新しいメトリクスクラスを提案し、それぞれがモデルパフォーマンスの異なる側面を評価するように設計されている。 本研究では,4つのSOTA予測モデルを各タスクで検証し,その性能w.r.t.メトリックと入力モダリティを比較した。 特に,様々なシナリオや文脈要因を考慮し,意図推定と行動予測タスクの違いを分析する。 最後に、これらの2つのタスク間のモデル合意について検討し、それらの相補的な役割を示す。 提案するベンチマークでは、異なるデータモダリティ、タスク、関連するデータプロパティの役割に関する新たな事実を明らかにしている。 本研究の成果を概説し,今後の研究方向性を提案する。

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