ドライビングシミュレータを用いた注視領域,顕著性マップ,深層学習の判断根拠の比較・解析
ドライビングシミュレータを用いた注視領域,顕著性マップ,深層学習の判断根拠の比較・解析
カテゴリ: 部門大会
論文No: TC9-7
グループ名: 【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会
発行日: 2021/09/08
タイトル(英語): Gazing area, Saliency map and Visual Explanation Using Driving Simulator
著者名: 伊熊 宗介(静岡大学),大橋 剛介(静岡大学)
著者名(英語): Sozuke Ikuma (Shizuoka University),Gosuke Ohashi (Shizuoka University)
キーワード: ドライビング・シミュレータ|注視マップ|顕著性マップ|深層学習|判断根拠の可視化Attention Branch Network
要約(日本語): 先進運転システムや自動運転システムにおいて,人間の視覚注意を解析することは有効である.本研究では,ドライビングシミュレータを用いて,人間の視線情報から得られた注視領域,計算モデルによる顕著性マップ,深層学習による運転制御モデルの判断根拠の可視化結果を比較・解析した.人間の視線情報である注視領域は,視線追跡装置を用いて収集した.顕著性マップは,計算モデルUNISALにより作成した.深層学習による判断根拠の可視化結果は,Attention Branch Networkのアテンションマップにより得た.判断根拠の可視化結果は,注視領域とそれ以外の領域に出力が得られた.顕著性マップは,注視領域とおおむね一致していた.深層学習による運転制御モデルのアテンションマップに注視領域を利用することを考えると,視線情報である注視領域の代わりに計算モデルである顕著性マップを使用できることを示した.
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