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J-GLOBAL ID：202002234875459282   整理番号：20A1187719

人間の注意により誘導される周辺-中心か多解像度運転モデル【JST・京大機械翻訳】

Periphery-Fovea Multi-Resolution Driving Model Guided by Human Attention

著者 (6件)： Xia Ye (University of California,Berkeley) ,  Kim Jinkyu (University of California,Berkeley) ,  Canny John (University of California,Berkeley) ,  Zipser Karl (University of California,Berkeley) ,  Canas-Bajo Teresa (University of California,Berkeley) ,  Whitney David (University of California,Berkeley)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： WACV  ページ： 1756-1764  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人間の視覚に触発されて,著者らは,ダッシュカメラ映像から車両速度を予測する新しい周辺-中心多解像度駆動モデルを提案した。モデルの周辺視覚モジュールは,大きな受容場を有する低分解能で完全ビデオフレームを処理する。その中心視覚モジュールはサブ領域を選択し,その駆動性能を改善するためにこれらの領域から高分解能入力を用いる。著者らは,運転者注視からの監視によって,中心選択モジュールを訓練した。著者らは,予測された人間の運転者注視位置からの高分解能入力の追加が,モデルの駆動精度を著しく改善することを示した。著者らの周辺-中心多重分解能モデルは,同じ量の浮動小数点演算を持つ単一分解能周辺のみのモデルより優れている。さらに重要なことに,この駆動モデルは,他の非臨界状況におけるよりも,歩行者が関与する重要な状況において,著しく高い性能利得を達成することを実証した。このコードはhttps://github.com/pascalxia/periphery_fovea_drivingで公開されている。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *視覚 ,  歩行者 ,  分解能 ,  臨界 ,  浮動小数点演算 ,  写真像 ,  利得 ,  高分解能 ,  *多重解像度 ,  ビデオフレーム
準シソーラス用語： 低分解能 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 人間 ,  注意 ,  誘導 ,  周辺 ,  多解像度 ,  モデル