論文の概要: Towards Greener Solutions for Steering Angle Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11133v1
• Date: Mon, 21 Nov 2022 00:38:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 20:43:54.905099
• Title: Towards Greener Solutions for Steering Angle Prediction
• Title（参考訳）: 操舵角予測のためのよりグリーンな解法に向けて
• Authors: Jeremy C. Hagler, David J. Lamb, Qing Tian
• Abstract要約: 操舵角度予測の自律運転タスクにおいて, 深部ニューラルネットワークアーキテクチャの最も一般的な2つのファミリについて検討する。 結果を比較するために、ResNetとInceptionNetのさまざまなサイズについて検討する。 我々の導出したモデルは、操舵角度MSEの観点で最先端の結果を得ることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7393821783237184
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we investigate the two most popular families of deep neural architectures (i.e., ResNets and Inception nets) for the autonomous driving task of steering angle prediction. This work provides preliminary evidence that Inception architectures can perform as well or better than ResNet architectures with less complexity for the autonomous driving task. Primary motivation includes support for further research in smaller, more efficient neural network architectures such that can not only accomplish complex tasks, such as steering angle predictions, but also produce less carbon emissions, or, more succinctly, neural networks that are more environmentally friendly. We look at various sizes of ResNet and InceptionNet models to compare results. Our derived models can achieve state-of-the-art results in terms of steering angle MSE.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,操舵角予測の自律運転タスクにおいて,ディープニューラルアーキテクチャ(resnetsとinception nets)の2つの最もポピュラーなファミリーについて検討する。 この研究は、インセプションアーキテクチャが、自動運転タスクの複雑さの少ないresnetアーキテクチャよりも性能が良い、あるいは優れているという予備的な証拠を提供する。 主な動機には、ステアリングアングル予測のような複雑なタスクを達成できるだけでなく、二酸化炭素排出量の削減や、より環境にやさしいニューラルネットワークの実現など、より小さく、より効率的なニューラルネットワークアーキテクチャに関するさらなる研究のサポートが含まれている。 結果を比較するために、resnetとinceptionnetモデルのさまざまなサイズを調べます。 我々の導出したモデルは、操舵角度MSEの観点で最先端の結果を得ることができる。

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