无监督模型在自动驾驶中的零-shot鲁棒性研究

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-08-19T00:00:00Z

本研究调查了越野自动驾驶中语义分割模型对对抗性输入扰动的脆弱性，并比较不同分割网络架构对对抗性攻击的效果。研究结果对提高越野自动驾驶应用中机器学习模型的鲁棒性具有重要意义，同时为Unimog U5023自主机器人在复杂越野无结构环境中的安全导航做出了贡献。