論文の概要: Segment-Level Road Obstacle Detection Using Visual Foundation Model Priors and Likelihood Ratios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05707v2
• Date: Sun, 19 Jan 2025 00:37:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:16:32.716540
• Title: Segment-Level Road Obstacle Detection Using Visual Foundation Model Priors and Likelihood Ratios
• Title（参考訳）: Visual Foundation Model Priors と Likelihood Ratios を用いたセグメントレベル道路障害物検出
• Authors: Youssef Shoeb, Nazir Nayal, Azarm Nowzard, Fatma Güney, Hanno Gottschalk,
• Abstract要約: 現在の道路障害物検出方法は各画素にスコアを割り当て、しきい値を適用して最終的な予測を生成する。 道路障害物を直接予測するために,視覚基盤モデルと確率比からセグメントレベルの特徴を利用する新しい手法を提案する。 個々の画素ではなくセグメントに注目することにより,検出精度を高め,偽陽性を低減し,シーンの変動性にロバスト性を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.578773000079989
• License:
• Abstract: Detecting road obstacles is essential for autonomous vehicles to navigate dynamic and complex traffic environments safely. Current road obstacle detection methods typically assign a score to each pixel and apply a threshold to generate final predictions. However, selecting an appropriate threshold is challenging, and the per-pixel classification approach often leads to fragmented predictions with numerous false positives. In this work, we propose a novel method that leverages segment-level features from visual foundation models and likelihood ratios to predict road obstacles directly. By focusing on segments rather than individual pixels, our approach enhances detection accuracy, reduces false positives, and offers increased robustness to scene variability. We benchmark our approach against existing methods on the RoadObstacle and LostAndFound datasets, achieving state-of-the-art performance without needing a predefined threshold.
• Abstract（参考訳）: 道路障害物の検出は、自動運転車がダイナミックで複雑な交通環境を安全にナビゲートするために不可欠である。 現在の道路障害物検出法は、通常、各ピクセルにスコアを割り当て、しきい値を適用して最終的な予測を生成する。 しかし、適切なしきい値を選択することは困難であり、画素ごとの分類アプローチは、多くの偽陽性を持つ断片化された予測につながることが多い。 本研究では,道路障害物を直接予測するために,視覚基盤モデルと確率比からセグメントレベルの特徴を利用する新しい手法を提案する。 個々の画素ではなくセグメントに注目することにより,検出精度を高め,偽陽性を低減し,シーンの変動性にロバスト性を高める。 RoadObstacleおよびLostAndFoundデータセット上の既存のメソッドに対するアプローチをベンチマークし、事前定義されたしきい値を必要としない最先端のパフォーマンスを実現する。

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