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,就须要要能识别路标,即使是在夜晚、雨雪天气,意味着在道路标志被苔藓、污物、杂草覆盖着苔藓的状态下。刚刚 ,自动驾驶汽车须要几滴 来自不同季节、一天中的不一起间和天气条件下的所有路标的样本。据外媒报道,波鸿鲁尔大好学生 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意味着非常耗时,尤其是许多标志相当罕见。”为此,Sebastian Houben与Dominic Spata和Daniela Horn合作者者 ,开发了自动生成交通标志的辦法 ,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)。根据哪几种视频,我门都不要同的宽度生成了最少6万张独立的标志图像。总体而言,基于机器的过程比人类更善于识别哪几种图像中的标志。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,“我门都希望开发算法,可学习生成道路标志图像,许多应用应用程序还还里能 利用该算法训练其识别能力。”

为此,研究小组使用了四种 算法。第四种 算法是输入简单的官方道路标志的象形图,刚刚 将它们转加进类似照片的图像。此外,该算法还须要能将输入的标志转换回以前的象形图。 Daniela Horn解释说,“我门都补救算法将路标图像扭曲,从而与路标删剪不同。”第二种算法须要判断第四种 算法生成的图像否有真实的照片。目标是确保第二种算法无法再分辨出它是哪几种。Sebastian Houben表示,“第二种算法向第四种 算法表明,选泽过程意味着会变得更加困难。刚刚 ,这四种 算法最少练习对手。”

一刚开始英文英文,训练过程不要有点儿顺利。意味着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,“两五六天后,我门都会查看路标的图片。意味着哪几种图片在人眼看来不好看,我门都就会修改算法。”在图像识别软件方面,四种 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,“类似,意味着图像识别算法很容易被愚弄,我门都还还里能 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你你这个 间题。Sebastian Houben表示,“我门都只有通过初始输入和修改算法来影响你你这个 过程。哪几种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。”