論文の概要: Geometric Deep Learning for Autonomous Driving: Unlocking the Power of
Graph Neural Networks With CommonRoad-Geometric
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01259v1
- Date: Thu, 2 Feb 2023 17:45:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-03 13:10:07.642024
- Title: Geometric Deep Learning for Autonomous Driving: Unlocking the Power of
Graph Neural Networks With CommonRoad-Geometric
- Title（参考訳）: 自動運転のための幾何学的ディープラーニング - CommonRoad-Geometricでグラフニューラルネットワークのパワーを解き放つ
- Authors: Eivind Meyer, Maurice Brenner, Bowen Zhang, Max Schickert, Bilal
Musani, and Matthias Althoff
- Abstract要約: 不均一グラフは、複雑な相互作用効果をモデル化する能力を考えると、トラフィックに対して強力なデータ表現を提供する。
グラフニューラルネットワーク(GNN)が付随するディープラーニングフレームワークとして登場することにより、グラフ構造をさまざまな機械学習アプリケーションに効率的に活用することができる。
提案するPythonフレームワークは,トラフィックシナリオから標準化されたグラフデータセットを抽出する,使いやすく,完全にカスタマイズ可能なデータ処理パイプラインを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.638385593789309
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Heterogeneous graphs offer powerful data representations for traffic, given
their ability to model the complex interaction effects among a varying number
of traffic participants and the underlying road infrastructure. With the recent
advent of graph neural networks (GNNs) as the accompanying deep learning
framework, the graph structure can be efficiently leveraged for various machine
learning applications such as trajectory prediction. As a first of its kind,
our proposed Python framework offers an easy-to-use and fully customizable data
processing pipeline to extract standardized graph datasets from traffic
scenarios. Providing a platform for GNN-based autonomous driving research, it
improves comparability between approaches and allows researchers to focus on
model implementation instead of dataset curation.
- Abstract（参考訳）: ヘテロジニアスグラフは、さまざまなトラフィック参加者と基盤となる道路インフラストラクチャ間の複雑なインタラクション効果をモデル化できるため、トラフィックに対して強力なデータ表現を提供する。
ディープラーニングフレームワークとしてグラフニューラルネットワーク(gnns)が最近登場し、グラフ構造を軌道予測などのさまざまな機械学習アプリケーションで効率的に活用できるようになった。
最初に提案したPythonフレームワークは、トラフィックシナリオから標準化されたグラフデータセットを抽出する、使いやすく、完全にカスタマイズ可能なデータ処理パイプラインを提供する。
GNNベースの自動運転研究のためのプラットフォームを提供することで、アプローチ間の互換性を改善し、研究者はデータセットキュレーションではなくモデル実装に集中することができる。
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