In this work, we tackle two vital tasks in automated driving systems, i.e., driver intent prediction and risk object identification from egocentric images. Mainly, we investigate the question: what would be good road scene-level representations for these two tasks? We contend that a scene-level representation must capture higher-level semantic and geometric representations of traffic scenes around ego-vehicle while performing actions to their destinations. To this end, we introduce the representation of semantic regions, which are areas where ego-vehicles visit while taking an afforded action (e.g., left-turn at 4-way intersections). We propose to learn scene-level representations via a novel semantic region prediction task and an automatic semantic region labeling algorithm. Extensive evaluations are conducted on the HDD and nuScenes datasets, and the learned representations lead to state-of-the-art performance for driver intention prediction and risk object identification.


翻译:在这项工作中,我们处理自动化驾驶系统的两项重要任务,即驾驶者意图预测和从自我中心图像中识别风险对象。我们主要调查一个问题:这两项任务在道路现场一级的代表中什么是好的?我们主张,现场一级的代表必须反映自我驾驶车周围交通场的更高层次的语义和几何表现,同时向目的地采取行动。为此,我们引入了语义区域的代表,这些地区是自我驾驶车辆在采取相应行动(如四路交叉点左倾)时进行访问的地区。我们提议通过新的语义区域预测任务和自动语义区域标记算法学习现场一级的代表。对HDD和nuScenes数据集进行了广泛的评价,而所学的表述导致驾驶员意图预测和风险物体识别方面的最先进的表现。</s>

0
下载
关闭预览

相关内容

100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
161+阅读 · 2020年3月18日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
91+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
100+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
【推荐】全卷积语义分割综述
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年8月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
19+阅读 · 2018年5月17日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
【推荐】全卷积语义分割综述
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年8月31日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员