論文の概要: Human-in-the-loop Reasoning For Traffic Sign Detection: Collaborative Approach Yolo With Video-llava
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05096v1
- Date: Mon, 7 Oct 2024 14:50:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-02 00:18:33.033595
- Title: Human-in-the-loop Reasoning For Traffic Sign Detection: Collaborative Approach Yolo With Video-llava
- Title（参考訳）: 交通信号検出のためのループ内人間推論:Yoloとビデオラバの協調的アプローチ
- Authors: Mehdi Azarafza, Fatima Idrees, Ali Ehteshami Bejnordi, Charles Steinmetz, Stefan Henkler, Achim Rettberg,
- Abstract要約: 本稿では,映像解析と推論を組み合わせる手法を提案する。
ビデオラバの誘導と推論能力により,YOLOの信号検出能力が向上する可能性が示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Traffic Sign Recognition (TSR) detection is a crucial component of autonomous vehicles. While You Only Look Once (YOLO) is a popular real-time object detection algorithm, factors like training data quality and adverse weather conditions (e.g., heavy rain) can lead to detection failures. These failures can be particularly dangerous when visual similarities between objects exist, such as mistaking a 30 km/h sign for a higher speed limit sign. This paper proposes a method that combines video analysis and reasoning, prompting with a human-in-the-loop guide large vision model to improve YOLOs accuracy in detecting road speed limit signs, especially in semi-real-world conditions. It is hypothesized that the guided prompting and reasoning abilities of Video-LLava can enhance YOLOs traffic sign detection capabilities. This hypothesis is supported by an evaluation based on human-annotated accuracy metrics within a dataset of recorded videos from the CARLA car simulator. The results demonstrate that a collaborative approach combining YOLO with Video-LLava and reasoning can effectively address challenging situations such as heavy rain and overcast conditions that hinder YOLOs detection capabilities.
- Abstract（参考訳）: 交通信号認識(TSR)検出は自動運転車の重要な構成要素である。
You Only Look Once(YOLO)は、リアルタイムオブジェクト検出アルゴリズムとして人気があるが、トレーニングデータの品質や悪天候(大雨など)などの要因は、検出に失敗する可能性がある。
これらの故障は、より高速な制限標識のために30km/hの標識を誤るなど、物体間の視覚的類似性が存在する場合、特に危険である。
本稿では,映像解析と推論を組み合わせる手法を提案し,特に半現実的条件下での道路速度制限信号の検出におけるYOLOの精度向上を図る。
ビデオラバの誘導と推論能力により,YOLOの信号検出能力が向上する可能性が示唆された。
この仮説は、CARLAカーシミュレータから記録されたビデオのデータセット内の人間の注釈付き精度測定値に基づく評価によって支持される。
その結果, YOLO と Video-LLava の併用と推論を併用することで, YOLO 検出能力を阻害する豪雨やオーバーキャストといった困難な状況に効果的に対処できることが示唆された。
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