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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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标签

图神经网络 场景理解 定性可解释图 对象识别 神经网络 自动驾驶
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