Object Detection for Vehicle Dashcams using Transformers

要約

インテリジェントオートメーションはドライバーや車両管理会社を支援し、生産性を向上させるため、自動車業界での利用が大幅に増加しています。
現在、この目的のためにドライブレコーダーが使用されており、周囲の複数の物体や出来事を瞬時に識別して理解できるようになります。
この論文では、変圧器を使用した車載カメラの物体検出のための新しいアプローチを提案します。
当社のシステムは最先端の DEtection TRansformer (DETR) に基づいており、さまざまな天候や照明シナリオなど、さまざまな条件下で強力なパフォーマンスを実証しています。
トランスフォーマーを使用すると、意思決定においてコンテキスト情報を考慮できるようになり、物体検出の精度が向上します。
私たちのアプローチを検証するために、実際の状況を表すデータセットで DETR モデルをトレーニングしました。
私たちの結果は、変圧器によるインテリジェントな自動化の使用により、車載カメラ システムの機能を大幅に強化できることを示しています。
このモデルは、検出時に 0.95 の mAP を達成します。

要約(オリジナル)

The use of intelligent automation is growing significantly in the automotive industry, as it assists drivers and fleet management companies, thus increasing their productivity. Dash cams are now been used for this purpose which enables the instant identification and understanding of multiple objects and occurrences in the surroundings. In this paper, we propose a novel approach for object detection in dashcams using transformers. Our system is based on the state-of-the-art DEtection TRansformer (DETR), which has demonstrated strong performance in a variety of conditions, including different weather and illumination scenarios. The use of transformers allows for the consideration of contextual information in decisionmaking, improving the accuracy of object detection. To validate our approach, we have trained our DETR model on a dataset that represents real-world conditions. Our results show that the use of intelligent automation through transformers can significantly enhance the capabilities of dashcam systems. The model achieves an mAP of 0.95 on detection.

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