論文の概要: Contrastive Learning-Driven Traffic Sign Perception: Multi-Modal Fusion of Text and Vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23331v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 08:23:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:09.317544
• Title: Contrastive Learning-Driven Traffic Sign Perception: Multi-Modal Fusion of Text and Vision
• Title（参考訳）: 対照的な学習駆動型交通信号認識:テキストと視覚のマルチモーダル融合
• Authors: Qiang Lu, Waikit Xiu, Xiying Li, Shenyu Hu, Shengbo Sun,
• Abstract要約: オープン語彙検出とクロスモーダル学習を組み合わせた新しいフレームワークを提案する。 交通信号検出のために,NanoVerse YOLOモデルは視覚言語パス集約ネットワーク(RepVL-PAN)とSPD-Convモジュールを統合している。 交通標識分類のための交通信号認識マルチモーダルコントラスト学習モデル(TSR-MCL)を設計した。 TT100Kデータセットでは,全クラス認識のためのロングテール検出タスクにおいて,最先端の78.4%mAPを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0720154517628417
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traffic sign recognition, as a core component of autonomous driving perception systems, directly influences vehicle environmental awareness and driving safety. Current technologies face two significant challenges: first, the traffic sign dataset exhibits a pronounced long-tail distribution, resulting in a substantial decline in recognition performance of traditional convolutional networks when processing low-frequency and out-of-distribution classes; second, traffic signs in real-world scenarios are predominantly small targets with significant scale variations, making it difficult to extract multi-scale features.To overcome these issues, we propose a novel two-stage framework combining open-vocabulary detection and cross-modal learning. For traffic sign detection, our NanoVerse YOLO model integrates a reparameterizable vision-language path aggregation network (RepVL-PAN) and an SPD-Conv module to specifically enhance feature extraction for small, multi-scale targets. For traffic sign classification, we designed a Traffic Sign Recognition Multimodal Contrastive Learning model (TSR-MCL). By contrasting visual features from a Vision Transformer with semantic features from a rule-based BERT, TSR-MCL learns robust, frequency-independent representations, effectively mitigating class confusion caused by data imbalance. On the TT100K dataset, our method achieves a state-of-the-art 78.4% mAP in the long-tail detection task for all-class recognition. The model also obtains 91.8% accuracy and 88.9% recall, significantly outperforming mainstream algorithms and demonstrating superior accuracy and generalization in complex, open-world scenarios.
• Abstract（参考訳）: 交通標識認識は、自律運転認識システムの中核的な構成要素であり、自動車の環境認識と運転安全に直接影響を及ぼす。 第1に,交通標識データセットは,低周波・外分布クラス処理における従来の畳み込みネットワークの認識性能を著しく低下させ,第2に,現実のシナリオにおける交通標識は比較的小さなターゲットであり,大規模な特徴を抽出することが困難であり,これらの課題を克服するために,オープン語彙検出とクロスモーダル学習を組み合わせた新しい2段階のフレームワークを提案する。 交通信号検出のために,NanoVerse YOLOモデルでは,再パラメータ化可能な視覚言語パス集約ネットワーク(RepVL-PAN)とSPD-Convモジュールを統合し,小型でマルチスケールなターゲットに対する特徴抽出を強化する。 交通標識分類のために,交通信号認識マルチモーダルコントラスト学習モデル (TSR-MCL) を設計した。 ビジョン変換器の視覚特徴とルールベースのBERTのセマンティック特徴とを対比することにより、TSR-MCLは堅牢で周波数に依存しない表現を学習し、データ不均衡に起因するクラス混乱を効果的に軽減する。 TT100Kデータセットでは,全クラス認識のためのロングテール検出タスクにおいて,最先端の78.4%mAPを実現する。 また、91.8%の精度と88.9%のリコールが得られ、主要なアルゴリズムを著しく上回り、複雑なオープンワールドシナリオにおいてより優れた精度と一般化を示す。

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