Understanding and Modeling the Effects of Task and Context on Drivers’ Gaze Allocation
Notice bibliographique
Résumé
To further advance driver monitoring and assistance systems, it is important to understand how drivers allocate their attention, in other words, where do they tend to look and why. Traditionally, factors affecting human visual attention have been divided into bottom-up (involuntary attraction to salient regions) and top-down (driven by the demands of the task being performed). Although both play a role in directing drivers’ gaze, most of the existing models for drivers’ gaze prediction apply techniques developed for bottom-up saliency and do not consider influences of the drivers’ actions explicitly. Likewise, common driving attention benchmarks lack relevant annotations for drivers’ actions and the context in which they are performed. Therefore, to enable analysis and modeling of these factors for drivers’ gaze prediction, we propose the following: 1) we correct the data processing pipeline used in DR(eye)VE to reduce noise in the recorded gaze data; 2) we then add per-frame labels for driving task and context; 3) we benchmark a number of baseline and SOTA models for saliency and driver gaze prediction and use new annotations to analyze how their performance changes in scenarios involving different tasks; and, lastly, 4) we develop a novel model that modulates drivers’ gaze prediction with explicit action and context information. While reducing noise in the DR(eye)VE gaze data improves results of all models, we show that using task information in our proposed model boosts performance even further compared to bottom-up models on the cleaned up data, both overall (by 24% KLD and 89% NSS) and on scenarios that involve performing safety-critical maneuvers and crossing intersections (by up to 10–30% KLD). Extended annotations and code are available at https://github.com/ykotseruba/SCOUT.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».