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自動駕駛行人識別為什么使用主動學(xué)習(xí)？

       選擇自動駕駛DNN訓(xùn)練數(shù)據(jù) 的三種常見方法：第一，隨機采樣以均勻的間隔從數(shù)據(jù)池中提取幀，捕獲最常見 的場景，但可能會遺漏罕見的模式。第二，基于元數(shù)據(jù)的采樣使用基本標(biāo)簽（例 如，雨水，夜晚）來選擇數(shù)據(jù)，從而很容易找到常見的困難情況，但是卻丟失了 不容易分類的獨特幀，例如拖拉機拖車或踩著高蹺的人。第三，手動管理將元數(shù) 據(jù)標(biāo)簽與人工注釋者的可視化瀏覽結(jié)合使用，這是一個耗時的任務(wù)，容易出錯且 難以擴(kuò)展。通過主動學(xué)習(xí)，可以在選擇有價值的數(shù)據(jù)點時自動執(zhí)行選擇過程，可 以避免傳統(tǒng)方法的缺陷。

真尚有解決方案介紹

       真尚有的主動學(xué)習(xí)夜間行人識別方 案是一種用于機器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)篩選方法，它可以自動找到這些多樣化的數(shù) 據(jù)。相較于人工操作，它只需花費小部分時間即可構(gòu)建更好的數(shù)據(jù)集。它采用訓(xùn) 練有素的模型來處理收集來的數(shù)據(jù)，并對無法識別的圖像進(jìn)行標(biāo)記從而發(fā)揮作 用。這些圖像中的行人隨后會由人工標(biāo)記，然后將它們添加到訓(xùn)練數(shù)據(jù)中。這 可以提高模型在惡劣條件下感知物體等情況下的準(zhǔn)確性，自動駕駛過程中會大大 提高駕駛的安全程度。

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