Abstract-Todays autonoma fordon förlitar sig i stor utsträckning på HD 3D-kartor för att navigera i miljön. Detta tillvägagångssätt fungerar bra när kartorna är helt uppdaterade, men säkra autonoma fordon måste kunna bekräfta kartans information via ett realtidssensorbaserat system. Vårt mål i detta arbete är att utveckla en modell för väglayout-slutsats givet bilder från ombordkameror, utan att förlita sig på högupplösta kartor. Det finns dock ingen tillräcklig datauppsättning för utbildning av en sådan modell. Här utnyttjar vi tillgången till vanliga navigeringskartor och motsvarande bilder av gatuvyer för att konstruera ett automatiskt märkt, storskaligt dataset för detta komplexa scenförståelseproblem. Genom att matcha vägvektorer och metadata från navigationskartor med Google Street View-bilder, kan vi tilldela marksanning väglayout attribut (t.ex. avstånd till en korsning, enkelriktad vs. tvåvägsgata) till bilderna. Vi tränar sedan djupa konvolutionella nätverk för att förutsäga dessa väg layout attribut med en enda monokulära RGB-bild. Experimentell utvärdering visar att vår modell lär sig att på ett korrekt sätt dra slutsatser om vägegenskaperna med hjälp av endast panoraman som fångas av bilmonterade kameror som ingång. Dessutom visar våra resultat att denna metod kan vara lämplig för den nya tillämpningen av att rekommendera säkerhetsförbättringar av infrastruktur (t.ex. föreslå en alternativ hastighetsgräns för en gata).
REF utnyttjade de vanliga navigationskartorna och motsvarande bilder från gatuvyn för att lära sig flera väglayoutattribut i visionsbilder.
Learning from Maps: Visual Common Sense for Autonomous Driving
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}