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2019亚冠伊蒂哈德:研究人員開發算法生成真實路標圖像,可用于計算機視覺訓練

//www.b2b.hc360.com 中國金屬加工網 信息來源:Author發布時間:2019年11月08日瀏覽:179

瓦赫达vs伊蒂哈德预测 www.ydmlv.com.cn   汽車若要自動安全地在街道上行駛,就必須能夠識別路標,即使是在夜晚、雨雪天氣,或者在道路標志被苔蘚、污物、雜草覆蓋著苔蘚的情況下。因此,自動駕駛汽車需要大量來自不同季節、一天中的不同時間和天氣條件下的所有路標的樣本。


  據外媒報道,波鴻魯爾大學神經計算學院(RUB Neural Computation Institute)的Sebastian Houben教授解釋道,“為所有道路標志拍照將會非常耗時,尤其是有些標志相當罕見?!蔽?,Sebastian Houben與Dominic Spata和Daniela Horn合作,開發了自動生成交通標志的方法,可用于計算機視覺訓練。


  該項目初期使用了真實的路標圖片。2011年,該團隊拍攝了43個德國標準化路標的視頻,研究人員將它們稱為類(classes)。根據這些視頻,他們從不同的角度生成了大約5萬張獨立的標志圖像。總體而言,基于機器的過程比人類更善于識別這些圖像中的標志。人類識別的正確率為98.8%,而圖像識別軟件的正確率為99.7%。Sebastian Houben表示,“我們希望開發算法,可學習生成道路標志圖像,其他程序可以利用該算法訓練其識別能力?!?/p>


  為此,研究小組使用了兩種算法。第一種算法是輸入簡單的官方道路標志的象形圖,然后將它們轉換成類似照片的圖像。此外,該算法還必須能將輸入的標志轉換回原來的象形圖。Daniela Horn解釋說,“我們防止算法將路標圖像扭曲,從而與路標完全不同?!鋇詼炙惴ū匭肱卸系諞恢炙惴ㄉ傻耐枷袷欠袷欽媸檔惱掌?。目標是確保第二種算法無法再分辨出它是什么。Sebastian Houben表示,“第二種算法向第一種算法表明,選擇過程可能會變得更加困難。因此,這兩種算法相當于練習對手?!?/p>


  一開始,訓練過程并不特別順利。如果道路標志的圖片顏色正確,并大致呈方形,就算成功。但該圖片會不斷完善。Daniela Horn解釋道,“兩三天后,我們會查看路標的圖片。如果這些圖片在人眼看來不好看,我們就會修改算法?!痹諭枷袷侗鶉砑矯?,兩種算法比人類表現更好。在使用數量相當的人工圖像進行訓練后,視覺計算機系統的表現僅比使用真實圖像訓練后的表現差10個百分點。


  此外,研究小組正使用技巧,優化圖像生成算法。研究人員解釋道,“例如,由于圖像識別算法很容易被愚弄,我們可以創造森林背景?!備猛哦油ü謀湓枷笮甕嫉謀塵把丈唇餼穌飧鑫侍?。Sebastian Houben表示,“我們只能通過初始輸入和修改算法來影響這一過程。這些算法隨后做出的決定不受研究人員的控制,這也是AI的特點之一?!?/p>


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