Fugu-MT 論文翻訳(概要): RSG-Net: Towards Rich Sematic Relationship Prediction for Intelligent Vehicle in Complex Environments

論文の概要: RSG-Net: Towards Rich Sematic Relationship Prediction for Intelligent Vehicle in Complex Environments

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12321v1
Date: Sat, 16 Jul 2022 12:40:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-31 14:19:28.747948
Title: RSG-Net: Towards Rich Sematic Relationship Prediction for Intelligent Vehicle in Complex Environments
Title（参考訳）: RSG-Net:複雑な環境下でのインテリジェント車両のリッチセマティック関係予測に向けて
Authors: Yafu Tian, Alexander Carballo, Ruifeng Li and Kazuya Takeda
Abstract要約: 本稿では,オブジェクトの提案から潜在的意味関係を予測するグラフ畳み込みネットワークRSG-Netを提案する。実験の結果、このネットワークはロードシーングラフデータセットに基づいてトレーニングされており、エゴ車両周辺のオブジェクト間の潜在的な意味関係を効率的に予測できることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 72.04891523115535
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Behavioral and semantic relationships play a vital role on intelligent self-driving vehicles and ADAS systems. Different from other research focused on trajectory, position, and bounding boxes, relationship data provides a human understandable description of the object's behavior, and it could describe an object's past and future status in an amazingly brief way. Therefore it is a fundamental method for tasks such as risk detection, environment understanding, and decision making. In this paper, we propose RSG-Net (Road Scene Graph Net): a graph convolutional network designed to predict potential semantic relationships from object proposals, and produces a graph-structured result, called "Road Scene Graph". The experimental results indicate that this network, trained on Road Scene Graph dataset, could efficiently predict potential semantic relationships among objects around the ego-vehicle.
Abstract（参考訳）: 行動と意味の関係は、インテリジェントな自動運転車とadasシステムにおいて重要な役割を果たす。軌道、位置、バウンドボックスに焦点を当てた他の研究とは異なり、関係データは物体の挙動を人間に理解できる記述を提供し、物体の過去と将来の状態を驚くほど簡潔に記述することができる。したがって、リスク検出、環境理解、意思決定といったタスクの基本的な方法である。本稿では、オブジェクトの提案から潜在的意味関係を予測するために設計されたグラフ畳み込みネットワークRSG-Net(Road Scene Graph Net)を提案し、"Road Scene Graph"と呼ばれるグラフ構造化結果を生成する。実験の結果,道路シーングラフデータセットでトレーニングされたこのネットワークは,車体周辺の物体間の潜在的な意味関係を効率的に予測できることが示唆された。

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