广告
一文读懂自动驾驶数据闭环
2021-09-21 18:17:01· 来源：智驾最前沿
9）持续学习/开放世界
持续学习（ continual learning）可以不断积累不同任务得到的知识，而无需从头开始重新训练。其困难是如何克服灾难遗忘（catastrophic forgetting）。
如图是持续学习的方法分类：经验重放（ER）、正则化和参数孤立三个方向。
开放集识别（Open set recognition，OSR），是在训练时存在不完整的世界知识，在测试中可以将未知类提交给算法，要求分类器不仅要准确地对所见类进行分类，还要有效处理未见类。开放世界学习（Open world learning）可以看作是持续学习的一个子任务。
以下给出最近的一些实例方法：
-
“Lifelong Object Detection“
-
“Incremental Few-Shot Object Detection“
-
“Towards Open World Object Detection“
-
"OpenGAN: Open-Set Recognition via Open Data Generation"
-
“Large-Scale Long-Tailed Recognition in an Open World“
数据闭环的关键是数据，同时采用数据驱动的训练模型是基础。决定了整个自动驾驶迭代升级系统的走向是：
-
数据的模式（摄像头/激光雷达/雷达，无/导航/高清地图，姿态定位精度，时间同步标记）；
-
数据驱动模型（模块/端到端）；
-
模型的架构（AutoML）；
-
模型训练的策略（数据选择）。
转载自知乎
广告
最新资讯
-
NVIDIA 收购 GPU 编排软件提供商 Run:ai
2024-04-26 17:32
-
在亚洲最大车展见证 AI 推动未来交通运输业
2024-04-26 17:07
-
《GB/T 15385-2022 气瓶水压爆破试验方法》
2024-04-26 16:51
-
直播｜中国汽研：大倾角座椅下的乘员安全研
2024-04-26 16:35
-
采埃孚亚太区最大安全气囊生产基地在武汉投
2024-04-26 16:29
广告
广告
