論文の概要: Methodology for a Statistical Analysis of Influencing Factors on 3D Object Detection Performance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08482v2
- Date: Sat, 01 Feb 2025 02:05:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-04 16:06:15.386596
- Title: Methodology for a Statistical Analysis of Influencing Factors on 3D Object Detection Performance
- Title（参考訳）: 3次元物体検出性能に及ぼす要因の統計的解析法
- Authors: Anton Kuznietsov, Dirk Schweickard, Steven Peters,
- Abstract要約: 自動走行では、オブジェクトの局所化と分類によって環境を知覚する上で、オブジェクト検出は必須のタスクである。
ほとんどのオブジェクト検出アルゴリズムは、優れた性能を得るためにディープラーニングに基づいている。
本稿では,LiDARとカメラを用いた3Dオブジェクト検出器の検知性能に及ぼす対象物や環境に関連する諸要因の影響を解析するための第一種手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: In automated driving, object detection is an essential task to perceive the environment by localizing and classifying objects. Most object detection algorithms are based on deep learning for superior performance. However, their black-box nature makes it challenging to ensure safety. In this paper, we propose a first-of-its-kind methodology for analyzing the influence of various factors related to the objects or the environment on the detection performance of both LiDAR- and camera-based 3D object detectors. We conduct a statistical univariate analysis between each factor and the detection error on pedestrians to compare their strength of influence. In addition to univariate analysis, we employ a Random Forest (RF) model to predict the errors of specific detectors based on the provided meta-information. To interpret the predictions of the RF and assess the importance of individual features, we compute Shapley Values. By considering feature dependencies, the RF captures more complex relationships between meta-information and detection errors, allowing a more nuanced analysis of the factors contributing to the observed errors. Recognizing the factors that influence detection performance helps identify performance insufficiencies in the trained object detector and supports the safe development of object detection systems.
- Abstract（参考訳）: 自動走行では、オブジェクトの局所化と分類によって環境を知覚する上で、オブジェクト検出は必須のタスクである。
ほとんどのオブジェクト検出アルゴリズムは、優れた性能を得るためにディープラーニングに基づいている。
しかし、そのブラックボックスの性質は安全性を確保することを困難にしている。
本稿では,LiDARとカメラを用いた3Dオブジェクト検出器の検知性能に及ぼす対象物や環境に関連する諸要因の影響を解析するための第一種手法を提案する。
歩行者における各要因と検出誤差の統計的一変量解析を行い,その影響の強さを比較した。
単変量解析に加えて,得られたメタ情報に基づいて特定検出器の誤差を予測するためにランダムフォレスト(RF)モデルを用いる。
RFの予測を解釈し,個々の特徴の重要性を評価するために,シェープ値を計算する。
機能依存を考慮することで、RFはメタ情報と検出エラーの間のより複雑な関係をキャプチャし、観察されたエラーに寄与する要因のより微妙な分析を可能にする。
物体検出性能に影響を与える要因を認識することは、訓練対象検出器の性能低下を識別し、物体検出システムの安全な開発を支援する。
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