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基于定性表示和图神经网络的可解释场景理解
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文探讨了图神经网络（GNN）与定性可解释图（QXG）在自动驾驶场景理解中的结合，提出了一种新颖的GNN架构，能够有效识别交通场景中的相关对象，实验结果表明其在对象识别任务中表现优异。
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关键要点
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本文研究图神经网络（GNN）与定性可解释图（QXG）在自动驾驶场景理解中的结合。
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解决了传统方法仅分析对象对之间单一关系链的问题。
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提出了一种新颖的GNN架构，能够处理整个图结构以识别交通场景中的相关对象。
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实验结果表明该方法在相关对象识别任务中表现优越。
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显示了定性表示与深度学习结合的潜力。
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