論文の概要: Enhancing Accuracy and Robustness of Steering Angle Prediction with Attention Mechanism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11133v3
• Date: Sat, 16 Dec 2023 04:44:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-19 21:16:27.761055
• Title: Enhancing Accuracy and Robustness of Steering Angle Prediction with Attention Mechanism
• Title（参考訳）: 注意機構を用いた操舵角予測の精度向上とロバスト性
• Authors: Swetha Nadella, Pramiti Barua, Jeremy C. Hagler, David J. Lamb, Qing Tian
• Abstract要約: 我々は、ステアリング角予測の自律運転タスクにおいて、ディープ・ニューラル・アーキテクチャの最も人気のある2つのファミリーを比較した。 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。 自律運転における セキュリティと堅牢性の重要性を認識し 敵の攻撃に対する 我々のモデルのレジリエンスを評価した
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.249916681499244
• 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 InceptionNets) for the autonomous driving task of steering angle prediction. To ensure a comprehensive comparison, we conducted experiments on the Kaggle SAP dataset and custom dataset and carefully examined a range of different model sizes within both the ResNet and InceptionNet families. Our derived models can achieve state-of-the-art results in terms of steering angle MSE. In addition to this analysis, we introduced the attention mechanism to enhance steering angle prediction. This attention mechanism facilitated an in-depth exploration of the model's selective focus on essential elements within the input data. Furthermore, recognizing the importance of security and robustness in autonomous driving assessed the resilience of our models to adversarial attacks.
• 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inceptionnets)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。 包括的に比較するため,kaggle sap データセットとカスタムデータセットの実験を行い,resnet と inceptionnet ファミリの両方の異なるモデルサイズについて慎重に検討した。 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。 この分析に加えて, ステアリング角度予測のためのアテンション機構を導入した。 この注意機構は、入力データの本質的要素にモデルの選択的焦点を深く掘り下げる助けとなった。 さらに,自律運転における安全性と堅牢性の重要性を認識し,攻撃に対するモデルのレジリエンスを評価した。

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