Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unveiling the Black Box: Independent Functional Module Evaluation for Bird's-Eye-View Perception Model

論文の概要: Unveiling the Black Box: Independent Functional Module Evaluation for Bird's-Eye-View Perception Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11969v1
Date: Wed, 18 Sep 2024 13:20:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-19 17:36:39.588885
Title: Unveiling the Black Box: Independent Functional Module Evaluation for Bird's-Eye-View Perception Model
Title（参考訳）: ブラックボックスの公開:鳥の視点知覚モデルのための独立機能モジュール評価
Authors: Ludan Zhang, Xiaokang Ding, Yuqi Dai, Lei He, Keqiang Li,
Abstract要約: 本稿では,BEV-IFME(Bird's-Eye-View Perception Model)の独立機能モジュール評価について述べる。このフレームワークは、モジュールの機能マップを統一されたセマンティック表現空間内でグラウンドトゥルースに対して並べて、それらの類似性を定量化する。機能モジュールのトレーニング成熟度を評価するための指標であるSimisity Scoreは、BEVメトリクスと強い正の相関を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.239146186613203
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: End-to-end models are emerging as the mainstream in autonomous driving perception. However, the inability to meticulously deconstruct their internal mechanisms results in diminished development efficacy and impedes the establishment of trust. Pioneering in the issue, we present the Independent Functional Module Evaluation for Bird's-Eye-View Perception Model (BEV-IFME), a novel framework that juxtaposes the module's feature maps against Ground Truth within a unified semantic Representation Space to quantify their similarity, thereby assessing the training maturity of individual functional modules. The core of the framework lies in the process of feature map encoding and representation aligning, facilitated by our proposed two-stage Alignment AutoEncoder, which ensures the preservation of salient information and the consistency of feature structure. The metric for evaluating the training maturity of functional modules, Similarity Score, demonstrates a robust positive correlation with BEV metrics, with an average correlation coefficient of 0.9387, attesting to the framework's reliability for assessment purposes.
Abstract（参考訳）: 自動運転車の認識において、エンド・ツー・エンドのモデルが主流になりつつある。しかし、その内部メカニズムを慎重に分解できないことは、開発効率を低下させ、信頼の確立を妨げる。本稿では,鳥の眼視知覚モデル(BEV-IFME)の独立機能モジュール評価について述べる。これはモジュールの機能マップを統一意味表現空間内でグラウンドトゥルースに対してジャクサプリメントし,それらの類似性を定量化し,個々の機能モジュールのトレーニング成熟度を評価する新しいフレームワークである。このフレームワークの中核は,2段階のアライメントオートエンコーダによって促進される特徴マップエンコーディングと表現整合のプロセスにある。機能モジュールのトレーニング成熟度を評価するための指標であるSimisity Scoreは、評価のためのフレームワークの信頼性を示す平均相関係数0.9387で、BEVメトリクスと強い正の相関を示す。

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