インド道路における凝視マッピングのための高密度残差ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Kapoor Chaitanya; Kumar Kshitij; Vishnoi Soumya; Ramanathan Sriram

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218680277133 整理番号：22P0308261

インド道路における凝視マッピングのための高密度残差ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Dense Residual Networks for Gaze Mapping on Indian Roads

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発行年： 2022年03月22日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月22日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

近年,強力な計算資源への大きなアクセシビリティが,深い学習とコンピュータビジョンの分野の進歩を可能にし,leaと限界によって成長している。この結果は,自律運転とナビゲーションシステムの領域に対して,大きな進展を持つ。現在の研究の大部分は,ヨーロッパまたはアメリカの道路における運転シナリオに焦点を合わせてきた。本論文では,インドの運転状況に特に注目した。この効果に対して,道路上の運転者の凝視をマッピングするために使用される新しいアーキテクチャ,DR-Gazeを提案する。これらの結果を,DGAZEデータセットに関する以前の研究および最新の結果と比較する。著者らのコードは,著者らの論文の受容に関して公的に利用できる。【JST・京大機械翻訳】

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運転者

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