論文の概要: Designing deep neural networks for driver intention recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05150v1
• Date: Wed, 7 Feb 2024 12:54:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-09 17:43:42.211516
• Title: Designing deep neural networks for driver intention recognition
• Title（参考訳）: 運転意図認識のためのディープニューラルネットワークの設計
• Authors: Koen Vellenga, H. Joe Steinhauer, Alexander Karlsson, G\"oran Falkman, Asli Rhodin and Ashok Koppisetty
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークアーキテクチャが現実世界の安全クリティカルなアプリケーションに与える影響について検討する。 2つの運転意図認識データセットに対して8つの探索戦略のセットを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.87622566719826
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Driver intention recognition studies increasingly rely on deep neural networks. Deep neural networks have achieved top performance for many different tasks, but it is not a common practice to explicitly analyse the complexity and performance of the network's architecture. Therefore, this paper applies neural architecture search to investigate the effects of the deep neural network architecture on a real-world safety critical application with limited computational capabilities. We explore a pre-defined search space for three deep neural network layer types that are capable to handle sequential data (a long-short term memory, temporal convolution, and a time-series transformer layer), and the influence of different data fusion strategies on the driver intention recognition performance. A set of eight search strategies are evaluated for two driver intention recognition datasets. For the two datasets, we observed that there is no search strategy clearly sampling better deep neural network architectures. However, performing an architecture search does improve the model performance compared to the original manually designed networks. Furthermore, we observe no relation between increased model complexity and higher driver intention recognition performance. The result indicate that multiple architectures yield similar performance, regardless of the deep neural network layer type or fusion strategy.
• Abstract（参考訳）: 運転意図認識の研究は深層ニューラルネットワークにますます依存している。 ディープニューラルネットワークは多くの異なるタスクでトップパフォーマンスを達成したが、ネットワークアーキテクチャの複雑さとパフォーマンスを明示的に分析するのは一般的ではない。 そこで本研究では,ニューラルネットワークアーキテクチャが計算能力に制限のある現実世界の安全クリティカルアプリケーションに与える影響を,ニューラルネットワーク探索を用いて検討する。 本研究では、時系列データ(長期記憶、時間畳み込み、時系列変換器層)を扱うことができる3種類のディープニューラルネットワーク層に対する事前定義された探索空間と、運転意図認識性能に対する異なるデータ融合戦略の影響について検討する。 2つの運転意図認識データセットに対して8つの探索戦略を評価する。 2つのデータセットについて、より優れたディープニューラルネットワークアーキテクチャを明らかにサンプリングする検索戦略がないことを観察した。 しかし、アーキテクチャ検索を行うことで、元の手動設計のネットワークと比較してモデル性能が向上する。 さらに,モデル複雑性の増加と運転意図認識性能の関係は観察されなかった。 その結果、ディープニューラルネットワーク層の種類や融合戦略に関わらず、複数のアーキテクチャが同様のパフォーマンスをもたらすことが示されている。

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