基于UNet深度卷积神经网络的交通地图预测
机器学习
2019-12-12 v1 机器学习
摘要
本文描述了我们在Traffic4cast 2019挑战赛中所采用的基于UNet的深度卷积神经网络方法。该挑战的任务是预测高分辨率全城地图上的未来交通流量、走向与速度。我们使用基于UNet的深度卷积神经网络来训练用于短期交通预测的模型。在每个卷积块上，各层像DenseNet一样与后续层密集连接。在从全球三个不同城市收集的真实世界数据集上训练和评估，我们的方法在本挑战赛中取得了最佳性能。
引用
@article{arxiv.1912.05288,
title = {Traffic map prediction using UNet based deep convolutional neural network},
author = {Sungbin Choi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.05288},
year = {2019}
}
备注
NeuralIPS 2019 Traffic4cast Workshop