基于图神经网络的自动驾驶场景理解

摘要

本文旨在探讨图神经网络（Graph Neural Network，GNN）在自动驾驶场景理解中的应用。随着自动驾驶技
术的快速发展，对复杂交通场景的准确理解成为实现高级自动驾驶功能的关键。图神经网络作为一种处理图结构数
据的强大工具，能够捕捉场景元素之间的复杂关系和相互作用，为自动驾驶场景理解提供了新的视角和方法。本文
首先介绍了图神经网络的基本概念、架构及应用案例，然后详细阐述了如何将自动驾驶场景建模为图结构，并利用
图神经网络进行特征提取、信息融合和关系推理，最终实现场景的理解。通过训练优化和性能提升策略的讨论，本
文为基于图神经网络的自动驾驶场景理解提供了全面的框架和实用的方法。