論文の概要: SafeAug: Safety-Critical Driving Data Augmentation from Naturalistic Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02143v1
• Date: Fri, 03 Jan 2025 23:46:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:08:30.412601
• Title: SafeAug: Safety-Critical Driving Data Augmentation from Naturalistic Datasets
• Title（参考訳）: SafeAug: 自然主義的データセットによる安全クリティカルな運転データ拡張
• Authors: Zhaobin Mo, Yunlong Li, Xuan Di,
• Abstract要約: 本稿では,この問題に対処するために,自然主義的データセットから安全クリティカルな運転データを強化する新しい枠組みを提案する。 本フレームワークでは、まずYOLOv5を用いて車両を検知し、次いで深度推定と3次元変換を行い、車両近接と臨界運転シナリオをより良くシミュレートする。 シミュレーションデータや人工的なデータと比較すると,画像の信頼性を損なうことなく,安全クリティカルな運転データを生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.865191493201841
• License:
• Abstract: Safety-critical driving data is crucial for developing safe and trustworthy self-driving algorithms. Due to the scarcity of safety-critical data in naturalistic datasets, current approaches primarily utilize simulated or artificially generated images. However, there remains a gap in authenticity between these generated images and naturalistic ones. We propose a novel framework to augment the safety-critical driving data from the naturalistic dataset to address this issue. In this framework, we first detect vehicles using YOLOv5, followed by depth estimation and 3D transformation to simulate vehicle proximity and critical driving scenarios better. This allows for targeted modification of vehicle dynamics data to reflect potentially hazardous situations. Compared to the simulated or artificially generated data, our augmentation methods can generate safety-critical driving data with minimal compromise on image authenticity. Experiments using KITTI datasets demonstrate that a downstream self-driving algorithm trained on this augmented dataset performs superiorly compared to the baselines, which include SMOGN and importance sampling.
• Abstract（参考訳）: 安全クリティカルな運転データは、安全で信頼性の高い自動運転アルゴリズムの開発に不可欠である。 自然主義的データセットにおける安全クリティカルなデータが不足しているため、現在のアプローチは主にシミュレーションまたは人工的に生成された画像を利用する。 しかし、これらの生成画像と自然主義画像の間には、信頼性のギャップが残っている。 本稿では,この問題に対処するために,自然主義的データセットから安全クリティカルな運転データを強化する新しい枠組みを提案する。 このフレームワークでは、まずYOLOv5を用いて車両を検知し、続いて深度推定と3次元変換を行い、車両近接と臨界運転シナリオをより良くシミュレートする。 これにより、車両のダイナミックスデータを標的に修正して、潜在的に危険な状況を反映することができる。 シミュレーションデータや人工的なデータと比較すると,画像の信頼性を損なうことなく,安全クリティカルな運転データを生成することができる。 KITTIデータセットを使用した実験では、この拡張データセットでトレーニングされた下流の自動運転アルゴリズムが、SMOGNや重要サンプリングを含むベースラインよりも優れていることが示されている。

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