Semantisk segmentering (SS) partitionerar en bild i flera sammanhängande semantiskt meningsfulla delar, och klassificerar varje del till en av de förutbestämda klasserna. I detta dokument hävdar vi att befintliga SS-metoder inte på ett tillförlitligt sätt kan tillämpas på autonoma körsystem eftersom de bortser från olika viktiga nivåer av olika klasser för säker körning. Till exempel, fotgängare i scenen är mycket viktigare än himlen när du kör en bil, så deras segmenteringar bör vara så exakt som möjligt. För att införliva den viktiga information som innehas av olika objekt klasser, designar detta papper en "Viktighet-Aware Loss" (IAL) som särskilt betonar de kritiska objekten för autonom körning. IAL verkar under en hierarkisk struktur, och de klasser som har olika betydelse är placerade på olika nivåer så att de tilldelas olika vikter. Dessutom härleder vi de framåt- och bakåtutbredningsregler för IAL och tillämpar dem på djupa neurala nätverk för att realisera SS i intelligenta drivsystem. Experimenten på CamVid och Cityscapes datauppsättningar visar att genom att använda den föreslagna förlustfunktionen kan de befintliga djuplärande modellerna, inklusive FCN, SegNet och ENet, konsekvent uppnå de förbättrade segmenteringsresultaten på de fördefinierade viktiga klasserna för säker körning.
Det är därför möjligt att segmentera en scen i olika klasser (t.ex. väg och inte väg) och vikt olika viktiga nivåer av olika klasser för körsystem REF.
Importance-Aware Semantic Segmentation for Autonomous Driving System
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}