本論文では、運転者の注意に対する上位ダウン効果をモデル化するためのデータ制限について検討する。具体的には以下の点を明らかにする:
DR(eye)VE、BDD-A、MAAD、LBWの4つの大規模公開データセットの特性を分析し、運転者が見たものと行ったことを捉えるための制限を明らかにする。
運転タスク(横方向および縦方向の操作)と状況要素(交差点、優先権)を定義し、それに基づいてデータセットに注釈を付ける。
注釈付きデータを使用して、現状のボトムアップモデルが運転者の行動と状況の影響をどの程度捉えられているかを分析する。
データの制限とモデルの性能の関係を明らかにする。
今後のデータ収集と処理に関する提案を行う。
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