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一文讀懂自動駕駛數(shù)據閉環(huán)

2021-09-21 18:17:01·  來源：智駕最前沿  
　
9）持續(xù)學習/開放世界
持續(xù)學習（ continual learning）可以不斷積累不同任務得到的知識，而無需從頭開始重新訓練。其困難是如何克服災難遺忘（catastrophic forgetting）。
如圖是持續(xù)學習的方法分類：經驗重放（ER）、正則化和參數(shù)孤立三個方向。
 
開放集識別（Open set recognition，OSR），是在訓練時存在不完整的世界知識，在測試中可以將未知類提交給算法，要求分類器不僅要準確地對所見類進行分類，還要有效處理未見類。開放世界學習（Open world learning）可以看作是持續(xù)學習的一個子任務。
以下給出最近的一些實例方法：
  • “Lifelong Object Detection“
 
  • “Incremental Few-Shot Object Detection“
 
  • “Towards Open World Object Detection“
 
  • "OpenGAN: Open-Set Recognition via Open Data Generation"
 
  • “Large-Scale Long-Tailed Recognition in an Open World“
 
數(shù)據閉環(huán)的關鍵是數(shù)據，同時采用數(shù)據驅動的訓練模型是基礎。決定了整個自動駕駛迭代升級系統(tǒng)的走向是：
  • 數(shù)據的模式（攝像頭/激光雷達/雷達，無/導航/高清地圖，姿態(tài)定位精度，時間同步標記）；
  • 數(shù)據驅動模型（模塊/端到端）；
  • 模型的架構（AutoML）；
  • 模型訓練的策略（數(shù)據選擇）。
轉載自知乎 
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