研究人员开发算法生成真实路标图像 可用于训练自动驾驶汽车视觉能力

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盖世汽车讯 汽车若要自动安全地在街道上行驶,就不需要 不需要 识别路标,即使是在夜晚、雨雪天气,将会在道路标志被苔藓、污物、杂草覆盖着苔藓的具体情况下。刚刚,自动驾驶汽车不需要 几瓶来自不同季节、一天中的不一齐间和天气条件下的所有路标的样本。据外媒报道,波鸿鲁尔大差生经计算学院(RUB Neural Computation Institute)的Sebastian Houben教授解释道,“为所有道路标志拍照将会非常耗时,尤其是这个标志相当罕见。”为此,Sebastian Houben与Dominic Spata和Daniela Horn合作,开发了自动生成交通标志的土辦法 ,可用于计算机视觉训练。

(图片开源:波鸿鲁尔大学)

该项目初期使用了真实的路标图片。2011年,该团队拍摄了4六个德国标准化路标的视频,研究人员将它们称为类(classes)。根据这个 视频,当当让让我们未必同的高度生成了相当于十五万张独立的标志图像。总体而言,基于机器的过程比人类更善于识别这个 图像中的标志。人类识别的正确率为98.8%,而图像识别软件的正确率为99.7%。Sebastian Houben表示,“当当让让我们希望开发算法,可学习生成道路标志图像,这个守护多多线程 不需要 利用该算法训练其识别能力。”

为此,研究小组使用了一种生活算法。第一种生活算法是输入简单的官方道路标志的象形图,刚刚将它们转加带这个照片的图像。此外,该算法还不需要 能将输入的标志转换回以前的象形图。 Daniela Horn解释说,“当当让让我们补救算法将路标图像扭曲,从而与路标删改不同。”第二种算法不需要 判断第一种生活算法生成的图像否是真实的照片。目标是确保第二种算法无法再分辨出它是这个 。Sebastian Houben表示,“第二种算法向第一种生活算法表明,确定过程将会会变得更加困难。刚刚,这个种生活算法相当于练习对手。”

一始于英文,训练过程未必有点硬顺利。将会道路标志的图片颜色正确,并大致呈方形,就算成功。但该图片会不断完善。Daniela Horn解释道,“两五天后,当当让让我们会查看路标的图片。将会这个 图片在人眼看来不好看,当当让让我们就会修改算法。”在图像识别软件方面,一种生活算法比人类表现更好。在使用数量相当的人工图像进行训练后,视觉计算机系统的表现仅比使用真实图像训练后的表现差10个百分点。

此外,研究小组正使用技巧,优化图像生成算法。研究人员解释道,“这个,将会图像识别算法很容易被愚弄,当当让让我们不需要 创造森林背景。”该团队通过改变原始象形图的背景颜色来补救这个 大问题。Sebastian Houben表示,“当当让让我们没办法通过初始输入和修改算法来影响这个 过程。这个 算法刚刚做出的决定不受研究人员的控制,这也是AI的特点之一。”