論文の概要: Enhanced Behavioral Cloning Based self-driving Car Using Transfer Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.05740v1
• Date: Sat, 11 Jul 2020 10:44:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 13:34:44.388635
• Title: Enhanced Behavioral Cloning Based self-driving Car Using Transfer Learning
• Title（参考訳）: 移動学習を用いた行動クローン型自動運転車
• Authors: Uppala Sumanth, Narinder Singh Punn, Sanjay Kumar Sonbhadra, Sonali Agarwal
• Abstract要約: 本稿では,VGG16アーキテクチャを用いた伝達学習手法を提案する。 実験結果から,伝達学習アーキテクチャを持つVGG16は,より高速な収束を伴う他の議論手法よりも優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6016022712620095
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the growing phase of artificial intelligence and autonomous learning, the self-driving car is one of the promising area of research and emerging as a center of focus for automobile industries. Behavioral cloning is the process of replicating human behavior via visuomotor policies by means of machine learning algorithms. In recent years, several deep learning-based behavioral cloning approaches have been developed in the context of self-driving cars specifically based on the concept of transfer learning. Concerning the same, the present paper proposes a transfer learning approach using VGG16 architecture, which is fine tuned by retraining the last block while keeping other blocks as non-trainable. The performance of proposed architecture is further compared with existing NVIDIA architecture and its pruned variants (pruned by 22.2% and 33.85% using 1x1 filter to decrease the total number of parameters). Experimental results show that the VGG16 with transfer learning architecture has outperformed other discussed approaches with faster convergence.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)と自律学習(Autonomous learning)の段階が進む中、自動運転車は自動車産業に焦点を絞る研究と新興分野の1つとなる。 行動クローニングは、機械学習アルゴリズムを用いて、ビジュモータポリシーを介して人間の行動を複製するプロセスである。 近年,移動学習の概念に基づく自動運転車の文脈において,深層学習に基づく行動クローニング手法が開発されている。 そこで本研究では,VGG16アーキテクチャを用いた伝達学習手法を提案する。 提案されたアーキテクチャの性能は、既存のNVIDIAアーキテクチャやその刈り取られたバリエーション(パラメータの総数を減らすために1x1フィルタを使用して22.2%、33.85%)と比較される。 実験結果から,伝達学習アーキテクチャを持つVGG16は,収束の速い他の手法よりも優れていた。

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