sg-risk-assessment:此仓库包含用于重现本文结果的源代码和数据集信息（https

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文件名称：sg-risk-assessment:此仓库包含用于重现本文结果的源代码和数据集信息（https
文件大小：282KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-02 19:58:11
scene-graph Python 场景图增强数据驱动的自动驾驶汽车决策风险评估 该存储库包含再现需要的代码和数据集信息。 此外，我们还将的源代码集成到此存储库中。 基线方法使用深的CNN + LSTM来推断车道变更视频剪辑的风险级别。 在主观风险评估的任务中，我们的方法将空间建模和时间建模结合在一起。 我们的方法的架构如下图所示： 至于变道数据集的构建，我们使用Carla 0.9.8，这是一个开源的自动驾驶汽车模拟器。 此外，我们还利用被设计卡拉挑战活动。 对于真实驾驶数据集，我们在实验中使用了本田驾驶数据集（HDD）。 我们在了本文中使用的转换后的场景图数据集。 该存储库的体系结构如下： sg-risk-assesssment / ：此文件夹包含用于基于场景图的方法的所有相关源文件。 baseline-risk-assesssment / ：此文件夹包含用于基线方法的所有相关源文件。 sg_risk_asse

【文件预览】：
sg-risk-assessment-master
----sg_risk_assessment()
--------image_scenegraph.py(14KB)
--------relation_extractor.py(14KB)
--------__init__.py(0B)
--------metrics.py(6KB)
--------mrgcn.py(12KB)
--------dynkg_trainer.py(17KB)
----sg_risk_assessment.py(6KB)
----baseline_risk_assessment()
--------train.py(25KB)
--------dataset.py(8KB)
--------__init__.py(0B)
--------models.py(10KB)
--------metrics.py(6KB)
----requirements.txt(840B)
----assets()
--------archi.png(255KB)
----README.md(6KB)
----.gitignore(2KB)
----baseline_risk_assessment.py(5KB)