A method for estimating roadway billboard salience

要約

道路脇の看板やその他の形式の屋外広告は、マーケティング活動において重要な役割を果たします。
ただし、ドライバーの注意が散漫になり、事故を引き起こす可能性もあります。
この研究では、ドライバーの視点から撮影された画像における路側広告の重要性を掘り下げています。
まず、YOLOv5 モデルと Faster R-CNN モデルに焦点を当てて、道路沿いの広告を検出する際のニューラル ネットワークの有効性を評価します。
第 2 に、この研究では、顕著性抽出の方法を使用した看板の重要性の決定に取り組んでいます。
UniSal メソッドと SpectralResidual メソッドを使用して、各画像の顕著性マップを作成しました。
この研究では、顕著性モデルを評価するために、都市高速道路の運転中に捕捉された視線追跡セッションのデータベースを確立します。

要約(オリジナル)

Roadside billboards and other forms of outdoor advertising play a crucial role in marketing initiatives; however, they can also distract drivers, potentially contributing to accidents. This study delves into the significance of roadside advertising in images captured from a driver’s perspective. Firstly, it evaluates the effectiveness of neural networks in detecting advertising along roads, focusing on the YOLOv5 and Faster R-CNN models. Secondly, the study addresses the determination of billboard significance using methods for saliency extraction. The UniSal and SpectralResidual methods were employed to create saliency maps for each image. The study establishes a database of eye tracking sessions captured during city highway driving to assess the saliency models.

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