利用第一人称与第三人称视角进行深度交叉路口分类
计算机视觉与模式识别
2019-01-23 v1
摘要
我们探讨了使用单目车载被动视觉进行交叉路口分类的问题，目标是依据道路拓扑对交通场景进行分类。根据输入数据类型，我们将现有方法分为两大类：(a) 第一人称视觉（FPV）方法，其在经过交叉路口时使用以自我为中心的视图序列；(b) 第三人称视觉（TPV）方法，其在进入交叉路口前立即使用单一视图。FPV 与 TPV 方法各有优缺点。因此，我们旨在将它们组合到一个统一的深度学习框架中。实验结果表明，所提出的 FPV-TPV 方案优于以往方法，且仅需最少的 FPV/TPV 测量。
引用
@article{arxiv.1901.07446,
title = {Use of First and Third Person Views for Deep Intersection Classification},
author = {Koji Takeda and Kanji Tanaka},
journal= {arXiv preprint arXiv:1901.07446},
year = {2019}
}
备注
5 pages, 5 figures, technical report