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講演抄録/キーワード
講演名 2022-05-13 10:30
社会的・物理的な注意機構を用いた人群軌跡予測モデルの判断根拠の可視化
加藤雅大浮田宗伯豊田工大PRMU2022-3
抄録 (和) 医療や監視カメラシステム,自動運転などへのコンピュータビジョン技術の応用に向けて,モデルがなぜそのような予測をするのかといった判断根拠を明確にする説明可能なAIに大きな関心が寄せられている.しかし,予測モデルや生成モデルの可視化研究はCNNモデルの可視化研究に比べて未開拓である.本研究ではその未開拓な分野に先駆け,行動予測モデルの一種である軌跡予測モデルの判断根拠の可視化を研究する.本研究は人と空間の相互関係を捉える物理的注意機構と,人と人同士の相互関係を捉える社会的注意機構の二種類の注意機構を持つ軌跡予測モデルを扱う.物理的注意機構では,俯瞰画像から静的な空間情報において予測に影響を与えた空間領域を可視化する.社会的注意機構では,人と人との相互関係から予測に影響を与えた人物を可視化する.それぞれの可視化情報から,軌跡予測モデルが周辺の空間情報のどこを重要視し,またどの人物を重要視して,人の軌跡を予測したのかを解釈可能にした.実験では人から見て直感的な重要領域や重要人物を考慮していなくても,妥当な予測結果が得られた.従って,従来の軌跡予測モデルもモデルが想定通りに情報を扱えていない可能性がある. 
(英) There is a great deal of interest in explainable AI that clarifies the basis of decisions, such as why a model makes a prediction, for applications of computer vision technology in medicine, surveillance systems, automatic driving, and so on. However, visualization research of predictive and generative models is less explored than that of CNN models. In this study, we will take the lead in this unexplored field by researching the visualization of the basis for decision making in trajectory prediction models, a type of action prediction model. This study deals with a trajectory prediction model with two types of attention mechanisms: a physical attention mechanism that captures the interrelationships between people and space, and a social attention mechanism that captures the interrelationships between people. The physical attention mechanism visualizes the spatial region that influenced the prediction in static spatial information from an overhead image. The social attention mechanism visualizes the person who influenced the prediction based on the interrelationship between people. From each visualization, it is possible to interpret which parts of the surrounding spatial information the trajectory prediction model considered important, and which people it considered important in predicting the trajectory of a person. Experiments have shown reasonable prediction results without taking into account key areas and key people, which would be intuitively correct from a human perspective. Therefore, conventional trajectory prediction models may not handle the expected information well.
キーワード (和) 自動運転 / 説明可能なAI / 行動予測 / 可視化 / 注意機構 / 軌跡予測 / /  
(英) Automatic Vehicle / Explainable AI / Action Prediction / Visualization / Attention Mechanism / Trajectory Prediction / /  
文献情報 信学技報, vol. 122, no. 13, PRMU2022-3, pp. 12-17, 2022年5月.
資料番号 PRMU2022-3 
発行日 2022-05-05 (PRMU) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード PRMU2022-3

研究会情報
研究会 PRMU IPSJ-CVIM  
開催期間 2022-05-12 - 2022-05-13 
開催地(和) 豊田工業大学 
開催地(英) Toyota Technological Institute 
テーマ(和) 研究の進め方(卒論後の学生向け企画) 
テーマ(英) How to conduct research (post-graduation project for students) 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 PRMU 
会議コード 2022-05-PRMU-CVIM 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 社会的・物理的な注意機構を用いた人群軌跡予測モデルの判断根拠の可視化 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Visualization of Decision Rationale Using Social and Physical Attention Mechanisms in Human Trajectory Prediction Model 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 自動運転 / Automatic Vehicle  
キーワード(2)(和/英) 説明可能なAI / Explainable AI  
キーワード(3)(和/英) 行動予測 / Action Prediction  
キーワード(4)(和/英) 可視化 / Visualization  
キーワード(5)(和/英) 注意機構 / Attention Mechanism  
キーワード(6)(和/英) 軌跡予測 / Trajectory Prediction  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 加藤 雅大 / Masahiro Kato / カトウ マサヒロ
第1著者 所属(和/英) 豊田工業大学 (略称: 豊田工大)
Toyota Technological Institute (略称: TTI)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 浮田 宗伯 / Norimichi Ukita / ウキタ ノリミチ
第2著者 所属(和/英) 豊田工業大学 (略称: 豊田工大)
Toyota Technological Institute (略称: TTI)
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講演者 第1著者 
発表日時 2022-05-13 10:30:00 
発表時間 15分 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 PRMU2022-3 
巻番号(vol) vol.122 
号番号(no) no.13 
ページ範囲 pp.12-17 
ページ数
発行日 2022-05-05 (PRMU) 


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