論文の概要: Enhancing Vision-Language Models with Scene Graphs for Traffic Accident Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05910v2
• Date: Tue, 17 Dec 2024 20:14:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 16:46:31.891009
• Title: Enhancing Vision-Language Models with Scene Graphs for Traffic Accident Understanding
• Title（参考訳）: 交通事故理解のためのシーングラフを用いたビジョンランゲージモデルの構築
• Authors: Aaron Lohner, Francesco Compagno, Jonathan Francis, Alessandro Oltramari,
• Abstract要約: 本研究は、交通シーンを特定の事故タイプに分類することに焦点を当てている。 交通シーンをグラフとして表現することで,車などの物体をノードとして表現し,その間の相対距離や方向をエッジとして表現することで,この問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.7444555195196
• License:
• Abstract: Recognizing a traffic accident is an essential part of any autonomous driving or road monitoring system. An accident can appear in a wide variety of forms, and understanding what type of accident is taking place may be useful to prevent it from reoccurring. This work focuses on classification of traffic scenes into specific accident types. We approach the problem by representing a traffic scene as a graph, where objects such as cars can be represented as nodes, and relative distances and directions between them as edges. This representation of a traffic scene is referred to as a scene graph, and can be used as input for an accident classifier. Better results are obtained with a classifier that fuses the scene graph input with visual and textual representations. This work introduces a multi-stage, multimodal pipeline that pre-processes videos of traffic accidents, encodes them as scene graphs, and aligns this representation with vision and language modalities before executing the classification task. When trained on 4 classes, our method achieves a balanced accuracy score of 57.77% on an (unbalanced) subset of the popular Detection of Traffic Anomaly (DoTA) benchmark, representing an increase of close to 5 percentage points from the case where scene graph information is not taken into account.
• Abstract（参考訳）: 交通事故を認識することは、自動運転や道路監視システムにとって不可欠な部分である。 事故は様々な形で現れ、どのような事故が起きているかを理解することは、事故の再発生を防ぐのに役立つかもしれない。 本研究は、交通シーンを特定の事故タイプに分類することに焦点を当てている。 交通シーンをグラフとして表現することで,車などの物体をノードとして表現し,その間の相対距離や方向をエッジとして表現することで,この問題に対処する。 この交通シーンの表現をシーングラフと呼び、事故分類器の入力として使用することができる。 より優れた結果は、シーングラフの入力を視覚的およびテキスト的表現と融合する分類器によって得られる。 本研究では,交通事故の映像を前処理し,シーングラフとしてエンコードするマルチステージマルチモーダルパイプラインを導入する。 4つのクラスでトレーニングすると,一般的な交通異常検出(DoTA)ベンチマークの(不均衡)サブセットに対して57.77%のバランスの取れた精度スコアが得られ,シーングラフ情報を考慮しない場合に比べて5ポイント近く増加していた。

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