LiDAR搭載自動運転システムにおける3次元物体検出の実行時監視 - 初期層のニューラルネットワーク活性化パターンを利用して

Centrala begrepp

LiDARベースの3次元物体検出システムの誤検出を検知するために、ニューラルネットワークの初期層の活性化パターンを利用する。

Sammanfattning

本研究では、LiDARベースの3次元物体検出システムの誤検出を検知するための新しい手法を提案している。従来の手法は最終層の活性化パターンに依存していたが、3次元データの疎さから最終層の活性化パターンでは十分な性能が得られない可能性がある。そこで本研究では、ニューラルネットワークの初期層および中間層の活性化パターンも利用することで、誤検出の検知性能を向上させている。

具体的には以下の通り:

• PointPillarsおよびCenterPointの2つの3次元物体検出モデルを使用し、KittiおよびNuScenesデータセットで評価を行った。
• 物体検出器のバックボーンネットワークから、入力点群データ、中間層の活性化パターン、最終層の活性化パターンを抽出した。
• これらの特徴量を組み合わせて入力とする新しい実行時監視モデルを提案した。
• 提案手法は、初期層および中間層の活性化パターンを利用することで、最終層のみを使う従来手法よりも高い誤検出検知性能を示した。
• 提案手法は計算コストも抑えられており、自動運転システムの実時間要件を満たすことができる。

Statistik

物体検出器の出力が正解物体を1つも検出できていない場合、その入力フレームをエラーとしてラベル付けした。

Citat

なし

Viktiga insikter från

Run-time Monitoring of 3D Object Detection in Automated Driving Systems Using Early Layer Neural Activation Patterns

by Hakan Yekta ... på arxiv.org 04-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.07685.pdf

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