自動運転での点群を用いたAI物体検出における判定根拠の可視化
Visualization of Evidence by AI Object Detection Results using 3D Point Clouds in Autonomous Driving
- 提供方法
- 本サイト上にてダウンロード・閲覧可
- 形態
- 価格
- 一般価格(税込):¥1,100 会員価格(税込):¥880
- 文献番号
- 20225001
- 文献・情報種別
- 学術講演会予稿集(春)
No.1-22
- 掲載ページ
- 1-6(Total 6 p)
- 発行年月
- 2022年 5月
- 出版社
- (公社)自動車技術会
- 言語
- 日本語
- イベント
- 2022年春季大会
書誌事項
著者 | 1) 黒木 理宏, 2) 田中 慎也, 3) 武藤 健二, 4) 伊能 寛 |
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著者(英) | 1) Michihiro Kuroki, 2) Shinya Tanaka, 3) Kenji Muto, 4) Hiroshi Inou |
勤務先 | 1) デンソー, 2) デンソー, 3) デンソー, 4) デンソー |
勤務先(英) | 1) DENSO, 2) DENSO, 3) DENSO, 4) DENSO |
抄録 | 運転支援・自動運転の物体検出にAIが活用されつつあり、同技術の検出結果を説明するための「説明可能AI」の研究が世の中で取り組まれている。同技術は主に2D物体技術を中心に開発が進んでいるものの、3D物体技術への応用例はまだ少ない。今回、2D向け説明可能AI技術を3D物体検出に応用したのでその結果を報告する。 |
抄録(英) | While AI has been applied to object detection in the fields of ADAS and AD, a lot of research of Explainable AI, which is used to explain evidences of object detection results, has been conducted. Explainable AI has been mainly developed for 2D object detection and it has been rarely applied for 3D object detection. Therefore, we adapted the existing method of Explainable AI for 2d object detection to 3D one using point cloud and we report its result. 翻訳 |