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高速公路自动驾驶车辆的自适应应激测试新框架
我们提出了一个基于自适应压力测试方法的新框架，用于系统地探索可能导致安全问题的角落案例，以提高自动驾驶汽车的安全性和可靠性。
PDF5 months ago
半自动化的角落案例检测和评估流程
为了证明自动驾驶汽车可以安全、稳健地处理多种不同情况的交通，提出了一个通过 KI Absicherung 本体论将集体专家知识描述转化为场景和情境来提取自动驾驶数据集中的极端案例，并评估检测网络性能的流程。
PDFa year ago
survAIval: 以 AI 之眼进行生存分析
使用自主设计的驾驶模拟器和两个人类驾驶员来生成安全重要的极端情况，在训练中纳入这些角落情况，可以改善测试中对边角情况的识别，专家模型能够提供显著的性能和效率优势，对模型训练的时间和精力也有所减少。
PDFa year ago
ECCVCODA：自动驾驶中目标检测真实路口数据集
该研究旨在解决传统自动驾驶中常见的物体识别偏差的问题，提出了一个具有挑战性的 CODA 数据集，以检测标准物体检测器的性能下降，为研究可靠的真实世界自动驾驶提供帮助。
PDF2 years ago
ICCV自动驾驶中的边界案例描述：目标与挑战
自动驾驶车辆的分布需要处理各种意外和可能危险的情况，这些情况被称为边缘情况，而这些情况也是机器学习模型的开发所需数据的重要组成部分。然而，在大规模数据集中只有有限数量的边缘情况数据，这使得它们在机器学习的背景下具有挑战性。本文旨在介绍机器可
PDF3 years ago
高度自动化驾驶感知角落案例的应用驱动概念化
该研究旨在提供一个基于应用需求的自动驾驶车辆中的异常情况检测系统，主要针对机器学习、传感器模态、数据采集等应用和研究领域进行研究和探讨。
PDF3 years ago
ICML大规模分类器分类结构可视化
本文提出一种通过预测分数计算大规模分类中类相似度的方法，并展示如何通过可视化类相似度矩阵揭示支配类别的分层结构和关系，以及如何使用这些结构分析分类行为和推断潜在极端情况。
PDF4 years ago
谐波对抗攻击方法
利用谐波函数生成无棱角的对抗扰动，在保持大幅度扰动的同时不影响原始图片的视觉质量；此方法还可用于模拟自然现象，对于改善模型性能具有潜在应用。
PDF6 years ago
自动驾驶汽车深度学习的培训、测试和增强方法 —— 基于《侠盗猎车手 V》的研究
使用 GTA-V 虚拟环境生成 480,000 高速公路驾驶标注图像，训练 CNN 检测基本自动驾驶所需的跟驰距离、车道标线和驾驶角度。使用 Unity-lift 的 PVE 重新创建罕见但关键的转角情况，以重新训练和加强机器学习模型，并理
PDF7 years ago