論文の概要: Rethinking Top Probability from Multi-view for Distracted Driver Behaviour Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12525v1
• Date: Tue, 19 Nov 2024 14:18:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:38:00.219445
• Title: Rethinking Top Probability from Multi-view for Distracted Driver Behaviour Localization
• Title（参考訳）: 減量運転行動の多視点からのトップ確率を再考する
• Authors: Quang Vinh Nguyen, Vo Hoang Thanh Son, Chau Truong Vinh Hoang, Duc Duy Nguyen, Nhat Huy Nguyen Minh, Soo-Hyung Kim,
• Abstract要約: アクションローカライゼーションタスクは、現実世界の運転シナリオでキャプチャされたビデオデータから人間の行動や行動を認識し、理解することを目的としている。 従来の研究では、認識モデルを適用した上で、確率に基づく後処理を行うことで、優れた動作ローカライゼーション性能を示した。 本研究では,自己監督学習に基づく行動認識モデルを用いて,注意をそらした行動を検出し,潜在的な行動確率を与える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.531367337657802
• License:
• Abstract: Naturalistic driving action localization task aims to recognize and comprehend human behaviors and actions from video data captured during real-world driving scenarios. Previous studies have shown great action localization performance by applying a recognition model followed by probability-based post-processing. Nevertheless, the probabilities provided by the recognition model frequently contain confused information causing challenge for post-processing. In this work, we adopt an action recognition model based on self-supervise learning to detect distracted activities and give potential action probabilities. Subsequently, a constraint ensemble strategy takes advantages of multi-camera views to provide robust predictions. Finally, we introduce a conditional post-processing operation to locate distracted behaviours and action temporal boundaries precisely. Experimenting on test set A2, our method obtains the sixth position on the public leaderboard of track 3 of the 2024 AI City Challenge.
• Abstract（参考訳）: 自然な運転行動ローカライゼーションタスクは、現実の運転シナリオで捉えた映像データから人間の行動や行動を認識し、理解することを目的としている。 従来の研究では、認識モデルを適用した上で、確率に基づく後処理を行うことで、優れた動作ローカライゼーション性能を示した。 それでも、認識モデルが提供する確率は、しばしば、後処理の課題を引き起こす混乱した情報を含む。 本研究では,自己監督学習に基づく行動認識モデルを用いて,注意をそらした行動を検出し,潜在的な行動確率を与える。 その後、制約アンサンブル戦略は、堅牢な予測を提供するためにマルチカメラビューの利点を利用する。 最後に,不注意な動作や時間的境界を正確に検出するための条件付き後処理操作を導入する。 テストセットA2を用いて実験を行い,2024年AIシティチャレンジの3トラックの6位に到達した。

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