Vi presenterar här, en ny nätverksarkitektur som heter MergeNet för att upptäcka små hinder för on-road scener i samband med autonom körning. Grunden för arkitekturen vilar på det centrala övervägandet av utbildning med mindre mängd data eftersom den fysiska installationen och anteckningsprocessen för små hinder är svår att skala. För att effektivt kunna utnyttja de begränsade uppgifterna föreslår vi ett flerstegsutbildningsförfarande som omfattar viktfördelning, separat inlärning av låg- och högnivåfunktioner från RGBD-ingången och ett raffineringsstadium som lär sig att sammansmälta de erhållna kompletterande funktionerna. Modellen tränas och utvärderas på datasetet Lost and Found och kan uppnå toppmoderna resultat med endast 135 bilder jämfört med de 1000 bilder som användes av det tidigare riktmärket. Dessutom jämför vi våra resultat med nya metoder tränade på 6000 bilder och visar att vår metod uppnår jämförbar prestanda med endast 1000 träningsprover.
MergeNet REF föreslår en nätverksarkitektur för att upptäcka hinder, vilket gör effektiv användning av begränsade data.
MergeNet: A Deep Net Architecture for Small Obstacle Discovery
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}