自动驾驶技术的推进中,标注是必须的吗
涉及到学习的算法标注肯定是需要的,标注多少主要看问题的难度,标注的数据可以理解成系统调优的资料,不然也要人工经验调优(人观察总结优化),最终那种方式需要更大代价还不一定,但是标注数据可以实现更多经验积累,效果可能更好。
另外也不是必须要全部人工标注,few-shot learning、semi-supervised、active learning都是非常有效的方法。
完全自动化无需标注的算法也是有的,更多是通过利用多任务互监督实现。
■网友
不只是ai方法需要标注,高精度地图也可以认为是一种标注
■网友
道路信息的标注,不全是为人工智能算法服务,而是明确让无人车知道周围环境信息。
有些信息确实可以用算法实时得到,比如车道线等,但是结果正确的概率还是低于人工标注的,而且计算消耗CPU,GPU。
有些信息是必须要事先标注的,比如交通法规对道路的影响,单/双行道等等。
■网友
我不算是专家,但是勉强可以回答这个问题。答案是“标注是必须的”。自动驾驶技术依赖于机器深度学习,或者说机器的深度学习的突飞猛进促进了自动驾驶的进步。但是,无论是用于仿真模拟,还是机器学习,我们都需要事先告诉机器它“看”(通过传感器感测)到的是什么东西,否则机器无从学习。标注的最后一步一定涉及到大量人工,用于对分割的图像进行人工标注(即分类说明这是什么东西)。将来图像的语义分析技术进步了,也许可以比较好的解决这个问题。
■网友
汽车厂商都会明确告诫驾驶员,辅助功能绝不能替代司机驾驶,你的安全不仅取决于本车,还取决于其他车辆和整体路况。
所以只是通过算法实现不考虑实际是不可能的。
比如设定车距控制,如果有车突然加塞,很可能电脑会采取制动,立刻减速,追尾的风险就会大大增加。
有时候路上的标记线模糊不清,或者下雨造成反光,车载摄像头无法识别标记线,电脑会采取跟车模式,直到识别出道路为止,如果前车不安全驾驶或者胡乱变道,你可就麻烦了。而且此时前车一旦急转弯,电脑还会停止自动驾驶,让司机接管。
更不用说我们的路况是何等复杂:并线不打灯,打灯不并线,抢道加塞,压线行驶,甚至是非机动车或行人横穿马路。那些远在加州的歪果仁设计系统时怎么可能想到这么复杂的路况?
你在紧急情况下对着电脑喊You can you up可真是一点儿用都没有啊!
哦对了,还得提醒一下,有些女司机觉得自己反应速度不够,经常错过出口,这事儿你也千万别指着辅助系统,为了保证安全,电脑的反应没准比你还慢半拍呢。
【自动驾驶技术的推进中,标注是必须的吗】 说了那么多,其实我只是嘱咐各位小仙女一句,不要因为驾驶功能的空前强大,就觉得开车变简单,甚至完全没有门槛了。这些功能只是对你的帮助,熟练的驾驶技术和良好的安全意识,才是你真正的保障。
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