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自動(dòng)駕駛行人識(shí)別為什么使用主動(dòng)學(xué)習(xí)？

       選擇自動(dòng)駕駛DNN訓(xùn)練數(shù)據(jù) 的三種常見方法：第一，隨機(jī)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(chǎng)景，但可能會(huì)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(lái)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(dú)特幀，例如拖拉機(jī)拖車或踩著高蹺的人。第三，手動(dòng)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(gè)耗時(shí)的任務(wù)，容易出錯(cuò)且 難以擴(kuò)展。通過(guò)主動(dòng)學(xué)習(xí)，可以在選擇有價(jià)值的數(shù)據(jù)點(diǎn)時(shí)自動(dòng)執(zhí)行選擇過(guò)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(dòng)學(xué)習(xí)夜間行人識(shí)別方 案是一種用于機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)篩選方法，它可以自動(dòng)找到這些多樣化的數(shù) 據(jù)。相較于人工操作，它只需花費(fèi)小部分時(shí)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(lái)處理收集來(lái)的數(shù)據(jù)，并對(duì)無(wú)法識(shí)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(huì)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(dòng)駕駛過(guò)程中會(huì)大大 提高駕駛的安全程度。

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