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#97
summarized by : Yuma Ochi
どんな論文か？
自動運転における車線検出モデルの新しい評価指標である、「E2E-LD」と「PSLD」を提案。従来評価指標の信頼性が低い事を例を交えて説明した。特に、車線検知モデルへの敵対性攻撃を行った際に、明らかに従来手法の評価指標の値が信用できないことを指摘した。
新規性
1. 車線検知モデルの信頼できる新しい評価指標を提案。
2. Comma2k19-LDと呼ばれるデータセットを開発し、公開。車線アノテーションと運転情報が入っている唯一のデータセットである。
結果
モデルに対して敵対性攻撃を行い，提案手法と従来手法の評価指標の値を比較した。従来手法は，ロバストでないモデルを過大評価することがわかった．E2E-LDと従来手法は強い負の相関を示し、従来手法の過剰適合の危険性を示唆した。
その他（なぜ通ったか？等）
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