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英皇体育-研究人员开发算法生成真实路标图像,可用于计算机视觉训练

发展历程 / 2021-09-26 01:42

本文摘要:汽车若要自动安全性地在街道上行经,就必需需要辨识路标,即使是在夜晚、雨雪天气,或者在道路标志被苔藓、污物、杂草覆盖面积着苔藓的情况下。因此,自动驾驶汽车必须大量来自有所不同季节、一天中的有所不同时间和天气条件下的所有路标的样本。 据外媒报导,波鸿鲁尔大学神经计算学院(RUBNeuralComputationInstitute)的SebastianHouben教授说明道,“为所有道路标志照片将不会十分耗时,特别是在是有些标志非常少见。

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汽车若要自动安全性地在街道上行经,就必需需要辨识路标,即使是在夜晚、雨雪天气,或者在道路标志被苔藓、污物、杂草覆盖面积着苔藓的情况下。因此,自动驾驶汽车必须大量来自有所不同季节、一天中的有所不同时间和天气条件下的所有路标的样本。

据外媒报导,波鸿鲁尔大学神经计算学院(RUBNeuralComputationInstitute)的SebastianHouben教授说明道,“为所有道路标志照片将不会十分耗时,特别是在是有些标志非常少见。”为此,SebastianHouben与DominicSpata和DanielaHorn合作,研发了自动分解交通标志的方法,可用作计算机视觉训练。

该项目初期用于了现实的路标图片。2011年,该团队摄制了43个德国标准化路标的视频,研究人员将它们称作类(classes)。

根据这些视频,他们从有所不同的角度分解了约5万张独立国家的标志图像。总体而言,基于机器的过程比人类更加擅于辨识这些图像中的标志。

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人类辨识的正确率为98.8%,而图像识别软件的正确率为99.7%。SebastianHouben回应,“我们期望研发算法,可自学分解道路标志图像,其他程序可以利用该算法训练其辨识能力。

”为此,研究小组用于了两种算法。第一种算法是输出非常简单的官方道路标志的象形图,然后将它们转换成类似于照片的图像。此外,该算法还必需能将输出的标志切换返原本的象形图。DanielaHorn说明说道,“我们避免算法将路标图像变形,从而与路标几乎有所不同。

”第二种算法必需辨别第一种算法分解的图像是否是现实的照片。目标是保证第二种算法无法再行辨别出有它是什么。SebastianHouben回应,“第二种算法向第一种算法指出,自由选择过程可能会显得更为艰难。

因此,这两种算法相等于锻炼输掉。”一开始,训练过程并不尤其成功。如果道路标志的图片颜色准确,并大体呈圆形方形,就算顺利。

但该图片不会不断完善。DanielaHorn说明道,“两三天后,我们不会查阅路标的图片。如果这些图片在人眼见来不漂亮,我们就不会改动算法。

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”在图像识别软件方面,两种算法比人类展现出更佳。在用于数量非常的人工图像展开训练后,视觉计算机系统的展现出仅有比用于现实图像训练后的展现出差10个百分点。

此外,研究小组于是以用于技巧,优化图像分解算法。研究人员说明道,“例如,由于图像识别算法很更容易被欺骗,我们可以建构森林背景。”该团队通过转变完整象形图的背景颜色来解决问题这个问题。

SebastianHouben回应,“我们不能通过初始输出和改动算法来影响这一过程。这些算法随后作出的要求不不受研究人员的掌控,这也是AI的特点之一。


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