自动驾驶车辆的实时环境条件分类
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。通过改进标注流程和提出的分类体系,我们训练了一个深度学习模型来识别室外天气和危险的路况,从而实现对新情景和环境的快速反应。我们在 F1 得分上相对于基线模型提高了 16%,同时保持了 20 Hz 的实时性能。
RoboDrive Challenge比赛推动驾驶感知技术发展,适应现实世界变化。评估140个团队解决方案,设立新基准。
通过改进标注流程和提出的分类体系,我们训练了一个深度学习模型来识别室外天气和危险的路况,从而实现对新情景和环境的快速反应。我们在 F1 得分上相对于基线模型提高了 16%,同时保持了 20 Hz 的实时性能。
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