Capsule Networks for Object Segmentation Using Virtual World Dataset

The classical convolutional neural networks performance looks exceptionally great when the test dataset are very close to the training dataset. But when it is not possible, the accuracy of neural networks may even be reduced. The capsule networks are trying to solve the problems of the classical neural networks. Capsule networks are a brand new type of artificial neural networks, introduced by Geoffrey Hinton and his research team. In this work we would like to training capsule based neural networks for segmentation tasks, when the training set and test set are very different. For the training we use only computer generated virtual data, and we test our networks on real world data. We created three different capsule based architectures, based on classical neural network architectures, such as U-Net, PSP Net and ResNet. Experiences show how capsule networks are efficient in this special case

Önvezető funkciók megvalósítására alkalmas jármű Unreal Engine 4 alapú szimulációja: Self-driving vehicle simulation based on Unreal Engine 4

The development of self-driving, autonomous vehicles is amongst the fastest-developing fields. One of the most important elements of developments in connection with this topic is the processing and the application of vision sensor data. In order to use vision sensor data for environmental perception, neural networks, self-learning algorithms are applied. The calibration of visual sensors and the training of neural networks requires measurements and visual sensor data. The process of sensor data acquisition and training image set creation is time-consuming and cannot be considered as cost-effective. The aim of this paper is to present the creation process of a computer simulation with the purpose of simulating a vehicle mounted with visual sensors. The result of the simulation process is presented through examples and use cases for a specific passenger car and visual sensor. The application of environmental parameters will be separately presented. By the use of the presented computer simulation method, it is possible to replace the time-consuming and expensive measurement and data acquisition processes by a simulated vehicle and sensor model. Kivonat Az önvezető, vagy akár autonóm járművek fejlesztése napjaink hangsúlyos területévé vált. Ezen területen végzett fejlesztések fontos eleme sok egyéb mellett a jármű fedélzeti vizuális szenzoraiból kinyert képinformációk megfelelő feldolgozása és alkalmazása. A képinformációk feldolgozásához neurális hálókra, öntanuló algoritmusokra van szükség. A szenzorok kalibrálásához és a neurális hálók tanításához számos mérésre, képadatra van szükség, melyek előállítása költséges és időigényes feladat. Jelen cikk célja olyan számítógépes szimulációs eljárások létrehozásának bemutatása, amelyek által önvezető funkciók megvalósítására alkalmas járművek képi információkat rögzítő fedélzeti érzékelői pontosan, valósághűen szimulálhatók. A szimulációs eljárások alkalmazása egy meghatározott jármű és szenzor esetében, példákon keresztül kerül bemutatásra. A szimuláció alkalmazásának bemutatása során külön esetként kerül kezelésre a környezeti viszonyok szimulátoron belüli paraméterezhetősége. A szimulált jármű és szenzor által lehetőség nyílik a korábban említett időigényes és költséges folyamatok szimulációval történő kiváltására – a vizuális szenzorok kalibrációja és a képadatgyűjtés lehetővé válik szimulációk használatával. &nbsp

Face Detection Using a Capsule Network for Driver Monitoring Application

Bus driver distraction and cognitive load lead to higher accident risk. Driver distraction sources and complex physical and psychological effects must be recognized and analyzed in real-world driving conditions to reduce risk and enhance overall road safety. The implementation of a camera-based system utilizing computer vision for face recognition emerges as a highly viable and effective driver monitoring approach applicable in public transport. Reliable, accurate, and unnoticeable software solutions need to be developed to reach the appropriate robustness of the system. The reliability of data recording depends mainly on external factors, such as vibration, camera lens contamination, lighting conditions, and other optical performance degradations. The current study introduces Capsule Networks (CapsNets) for image processing and face detection tasks. The authors’ goal is to create a fast and accurate system compared to state-of-the-art Neural Network (NN) algorithms. Based on the seven tests completed, the authors’ solution outperformed the other networks in terms of performance degradation in six out of seven cases. The results show that the applied capsule-based solution performs well, and the degradation in efficiency is noticeably smaller than for the presented convolutional neural networks when adversarial attack methods are used. From an application standpoint, ensuring the security and effectiveness of an image-based driver monitoring system relies heavily on the mitigation of disruptive occurrences, commonly referred to as “image distractions,” which represent attacks on the neural network