VISUAL ANALYTICS SYSTEM TO DIAGNOSE AND IMPROVE DEEP LEARNING MODEL FOR MOVABLE OBJECT IN AUTONOMOUS DRIVING

• Main Authors: GOU LIANG, REN LIU, HE WENBIN, ZOU LINCAN
• Format: Patent
• Language: English; Japanese
• Published: 30.03.2023
• Subjects: CALCULATING; COMPUTING; COUNTING; IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL; PHYSICS

To disclose systems and methods for diagnosing an object-detecting machine learning model for autonomous driving.SOLUTION: An input image is received from a camera mounted in or on a vehicle that shows a scene. A spatial distribution of movable objects within the scene is derived using a context-aware spatial representation machine learning model. An unseen object is generated in the scene that is not originally in the input image utilizing a spatial adversarial machine learning model. Via the spatial adversarial machine learning model, the unseen object is moved to different locations to fail the object-detecting machine learning model. An interactive user interface enables a user to analyze performance of the object-detecting machine learning model with respect to the scene not including the unseen object and the scene including the unseen object.SELECTED DRAWING: Figure 1 【課題】自律運転用のオブジェクト検出機械学習モデルを診断するシステム及び方法の実施形態を本明細書に開示する。【解決手段】車両内又は車両上に取り付けられたカメラから、シーンを示す入力画像が受け取られる。シーン内の可動オブジェクトの空間分布が、コンテキストアウェア空間表現機械学習モデルを使用して導出される。空間敵対的機械学習モデルを利用して、元の入力画像内に存在しない未観測のオブジェクトがシーン内に生成される。オブジェクト検出機械学習モデルを失敗させるために、当該空間敵対的機械学習モデルを介して、未観測のオブジェクトが種々異なる位置へ移動される。インタラクティブユーザインタフェースによって、ユーザは、未観測のオブジェクトを含まないシーン及び未観測のオブジェクトを含むシーンに関するオブジェクト検出機械学習モデルの性能を分析することができる。【選択図】図１