自動(dòng)駕駛行人識別為什么使用主動(dòng)學(xué)習？

       選擇自動(dòng)駕駛DNN訓練數據 的三種常見(jiàn)方法：第一，隨機采樣以均勻的間隔從數據池中提取幀，捕獲最常見(jiàn) 的場(chǎng)景，但可能會(huì )遺漏罕見(jiàn)的模式。第二，基于元數據的采樣使用基本標簽（例 如，雨水，夜晚）來(lái)選擇數據，從而很容易找到常見(jiàn)的困難情況，但是卻丟失了 不容易分類(lèi)的獨特幀，例如拖拉機拖車(chē)或踩著(zhù)高蹺的人。第三，手動(dòng)管理將元數 據標簽與人工注釋者的可視化瀏覽結合使用，這是一個(gè)耗時(shí)的任務(wù)，容易出錯且 難以擴展。通過(guò)主動(dòng)學(xué)習，可以在選擇有價(jià)值的數據點(diǎn)時(shí)自動(dòng)執行選擇過(guò)程，可 以避免傳統方法的缺陷。

真尚有解決方案介紹

       真尚有的主動(dòng)學(xué)習夜間行人識別方 案是一種用于機器學(xué)習的訓練數據篩選方法，它可以自動(dòng)找到這些多樣化的數 據。相較于人工操作，它只需花費小部分時(shí)間即可構建更好的數據集。它采用訓 練有素的模型來(lái)處理收集來(lái)的數據，并對無(wú)法識別的圖像進(jìn)行標記從而發(fā)揮作 用。這些圖像中的行人隨后會(huì )由人工標記，然后將它們添加到訓練數據中。這 可以提高模型在惡劣條件下感知物體等情況下的準確性，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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