Sammanfattning av denna webbsida: Även om end-to-end övervakad inlärning har visat lovande resultat för sensorimotorisk styrning av självkörande bilar, påverkas dess prestanda i hög grad av de väderförhållanden under vilka den utbildades, vilket visar dålig generalisering till osedda förhållanden. I den här artikeln visar vi hur kunskap kan överföras med hjälp av semantiska kartor till nya väderförhållanden utan att man behöver få fram nya uppgifter om marksanning. I detta syfte föreslår vi att man delar upp fordonsstyrningens uppgift i två oberoende moduler: en styrmodul som endast är utbildad i ett vädertillstånd för vilket märkta styrdata finns tillgängliga, och en perceptionsmodul som används som gränssnitt mellan nya väderförhållanden och den fasta styrmodulen. För att generera de semantiska data som behövs för att träna perceptionsmodulen, föreslår vi att använda en generativ kontraversarial nätverk (GAN)-baserad modell för att hämta den semantiska informationen för de nya förhållandena på ett oövervakat sätt. Vi introducerar en mästerlig arkitektur, där mastermodellen (semantiska etiketter finns) tränar tjänstemodellen (semantiska etiketter finns inte). Vi visar att vår föreslagna metod tränad med marksanningsdata för ett enda väderläge kan uppnå liknande resultat i uppgiften att förutsäga styrvinkeln som en end-to-end-modell tränad med marksanningsdata från 15 olika väderförhållanden.
REF:s arbete visade hur man överför kunskap mellan olika väderförhållanden med hjälp av en semantisk karta över scenen.
Modular Vehicle Control for Transferring Semantic Information Between Weather Conditions Using GANs
{'venue': 'CoRL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}