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DL-Traff: Um Survey und Benchmark von Deep Learning-Modellen für ...

**DL-Traff: Analyse und Benchmark von tiefen Lernen Modellen für ...** Am **20. August 2021** wurde eine umfassende Studie zu Deep Traffic Models mit dem Titel "DL-Traff: Survey and Benchmark of Deep Learning Models for traff..." veröffentlicht. Die Studie konzentriert sich auf die künstliche Intelligenz im Straßenverkehr und bietet einen Überblick über die aktuellen Deep Learning (DL) Ansätze und die dazu verwendete Datensätze. **Überblick über Deep Traffic Models und Datensätze** Die Studie beginnt mit einer ausführlichen Diskussion der verschiedenen Deep Traffic Models, einschließlich ihrer Funktionsweise und ihre Stärken und Schwächen. Darüber hinaus bietet sie einen Blick auf häufig verwendete Datensätze in diesem Bereich und bespricht ihre Vor- und Nachteile. **Entwicklung eines Standards-Benchmarks** Um die Leistung von Deep Traffic Models zu bewerten, wurden die Researchers ein Standard-Benchmark entwickelt, der verschiedene Modelle auf einem faireren und vergleichbaren Grund aus prøve. Dies ermöglicht es den Benutzern, die Leistung von Modellen zu bewerten und die Eigenschaften der verschiedenen Modelle zu verstehen. **Investigation von Deep Learning Modellen für den Strassenverkehr** Im nächsten Schritt wurde die Studie mit der Bewertung von Deep Learning Modellen für verschiedene Aufgaben im Strassenverkehr einbezogen. Diese Aufgaben umfassen die Vorhersage von Verkehrsströmen, das Parken und die Entschlüsselung von Objekten in Verkehrsvideos. **Diskussion und Schlussfolgerung** Die Studie endet mit einer Diskussion der Ergebnisse und den Herausforderungen, die mit der Verwendung von Deep Learning Modellen im Strassenverkehr einhergehen. Sie fasst außerdem die wichtigsten Erkenntnisse der Studie zusammen und bietet Richtlinien für zukünftige Forschung. **Schlussfolgerungen** Die Studie "DL-Traff" ist eine wichtige Leistung für das Forschungsfeld der künstlichen Intelligenz im Strassenverkehr. Sie bietet einen umfassenden Überblick über den aktuellen Status von Deep Traffic Models und identifiziert zukünftige Forschungsdirectionen..
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