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J-GLOBAL ID：202202278966431703   整理番号：22A0925158

Roadscene2vec:道路シーングラフの抽出と埋め込みのためのツール【JST・京大機械翻訳】

roadscene2vec: A tool for extracting and embedding road scene-graphs

著者 (6件)： Malawade Arnav Vaibhav (Department of Electrical Engineering & Computer Science, University of California - Irvine, Irvine, CA 92697, USA) ,  Yu Shih-Yuan (Department of Electrical Engineering & Computer Science, University of California - Irvine, Irvine, CA 92697, USA) ,  Hsu Brandon (Department of Electrical Engineering & Computer Science, University of California - Irvine, Irvine, CA 92697, USA) ,  Kaeley Harsimrat (Department of Electrical Engineering & Computer Science, University of California - Irvine, Irvine, CA 92697, USA) ,  Karra Anurag (Department of Electrical Engineering & Computer Science, University of California - Irvine, Irvine, CA 92697, USA) ,  Al Faruque Mohammad Abdullah (Department of Electrical Engineering & Computer Science, University of California - Irvine, Irvine, CA 92697, USA)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 242  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,グラフ学習技術と組み合わせた道路シーングラフ表現は,行動分類,リスク評価,および衝突予測を含むタスクにおける最先端の深層学習技術より優れていることが示されている。道路シーングラフ表現の応用の探査を可能にするために,道路シーングラフを抽出し,埋め込むためのオープンソースツール,道路セン2vecを導入した。道路セン2vecの目標は,シーングラフ,グラフ学習モデルの生成のためのツールを提供することにより,道路シーングラフの応用と能力の研究を可能にし,シーングラフベース方法論を可視化し,解析するためのツールを,空間時間シーングラフ埋込みを創造するツールを提供することである。道路セン2vecの能力は,(i)ビデオクリップあるいはCARLAシミュレータからのデータ,(ii)多重構成空間時間グラフ埋込みモデルおよびベースラインCNNベースモデル,(iii)リスク評価および衝突予測アプリケーションのためのグラフおよびシーケンス埋込み,(iv)グラフの可視化のためのグラフおよびシーケンス埋込み,および(v)シーングラフを可視化し,(v)グラフ学習モデルの説明可能性を分析するための,(iii)ビルドイン機能性を含む,(i)カスタマイズされたシーングラフ生成を含む。グラフ学習モデルおよびCNNベースモデルの両方に対する実験結果および定性的評価によるこれらの使用事例に対して,道路セン2vecの有用性を実証し,https://github.com/AICPS/roadscene2vecにおいて,道路セン2vecが利用できることを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *グラフ ,  時間 ,  学習 ,  学習モデル ,  シミュレータ ,  *道路 ,  可視化 ,  多重化 ,  応用プログラム ,  機械学習 ,  カスタム化 ,  リスク評価
準シソーラス用語： オープンソース ,  定性的評価 ,  深層学習 ,  グラフ埋込み , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： シーングラフ ,  自律車両 ,  グラフ埋込み ,  自動車の安全性 ,  グラフ学習 ,  知識グラフ

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  グラフ理論基礎  (IA02020S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 道路 ,  シーン ,  グラフ ,  埋め込み ,  ツール