論文の概要: Beyond One Model Fits All: Ensemble Deep Learning for Autonomous Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05759v1
• Date: Sun, 10 Dec 2023 04:40:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 18:48:31.043317
• Title: Beyond One Model Fits All: Ensemble Deep Learning for Autonomous Vehicles
• Title（参考訳）: 1つのモデルを超えて: 自動運転車のためのディープラーニングを組み立てる
• Authors: Hemanth Manjunatha and Panagiotis Tsiotras
• Abstract要約: 本研究では,Mediated Perception, Behavior Reflex, Direct Perceptionの3つの異なるニューラルネットワークモデルを紹介する。 我々のアーキテクチャは、グローバルなルーティングコマンドを使用して、ベース、将来の潜伏ベクトル予測、補助タスクネットワークからの情報を融合し、適切なアクションサブネットワークを選択する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.398646583844286
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning has revolutionized autonomous driving by enabling vehicles to perceive and interpret their surroundings with remarkable accuracy. This progress is attributed to various deep learning models, including Mediated Perception, Behavior Reflex, and Direct Perception, each offering unique advantages and challenges in enhancing autonomous driving capabilities. However, there is a gap in research addressing integrating these approaches and understanding their relevance in diverse driving scenarios. This study introduces three distinct neural network models corresponding to Mediated Perception, Behavior Reflex, and Direct Perception approaches. We explore their significance across varying driving conditions, shedding light on the strengths and limitations of each approach. Our architecture fuses information from the base, future latent vector prediction, and auxiliary task networks, using global routing commands to select appropriate action sub-networks. We aim to provide insights into effectively utilizing diverse modeling strategies in autonomous driving by conducting experiments and evaluations. The results show that the ensemble model performs better than the individual approaches, suggesting that each modality contributes uniquely toward the performance of the overall model. Moreover, by exploring the significance of each modality, this study offers a roadmap for future research in autonomous driving, emphasizing the importance of leveraging multiple models to achieve robust performance.
• Abstract（参考訳）: 深層学習は、車両が周囲を目覚ましい精度で認識し、解釈できるようにすることによって、自動運転に革命をもたらした。 この進歩は、媒介的知覚、行動反射、直接知覚を含む様々なディープラーニングモデルに起因しており、それぞれが自律運転能力を向上させるためのユニークな利点と課題を提供している。 しかし、これらのアプローチの統合と、様々な運転シナリオにおけるそれらの関連性を理解することに関する研究にはギャップがある。 本研究では,Mediated Perception, Behavior Reflex, Direct Perceptionの3つの異なるニューラルネットワークモデルを紹介する。 様々な運転条件においてその重要性を探り、それぞれのアプローチの強みと限界に光を当てる。 我々のアーキテクチャは、ベース、将来の潜在ベクトル予測、補助タスクネットワークからの情報を融合し、グローバルルーティングコマンドを使用して適切なアクションサブネットワークを選択する。 我々は,自動運転における多様なモデリング戦略を効果的に活用するための知見を実験と評価によって提供することを目的とする。 その結果、アンサンブルモデルは個々のアプローチよりも優れた性能を示し、各モードが全体のモデルの性能に一意に寄与することが示唆された。 さらに,各モダリティの重要性を探究することにより,ロバストな性能を実現するために複数のモデルを活用することの重要性を強調しながら,自動運転における今後の研究のロードマップを提供する。

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