Improving benchmarks for autonomous vehicles testing using synthetically generated images

[DeepTecher]

Improving benchmarks for autonomous vehicles testing using synthetically generated images

提交日期：2019-04-23
研究机构：克拉科夫AGH科技大学
作者：Aleksander Lukashou
摘要：如今，自动驾驶技术是一个经过深度探索的领域，特别是计算机视觉作为车辆感知的主要组成部分。 基于神经网络的整个视觉系统的质量依赖于它所训练的数据集。 从世界上大多数县找到交通标志数据集是极其困难的。 意味着在立陶宛在途中识别出所有道路标志，但来自美国的自动驾驶车辆将无法驾驶。 在本文中，我们提出了一个解决方案，如何使用来自国家车辆的小型数据集来更新模型。重要的是要提到的不是灵丹妙药，而是小型升级，可以在数据有限的国家推动自动驾驶汽车的发展 。 我们实现了大约10％的质量提升，并期望在未来的实验中获得更好的结果。