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深度學習可以解決自我駕駛問題嗎？

2020-07-24 09:10

智車科技IV

關(guān)注

在計算機視覺文獻中存在很多立體深度估計算法，但它們都無法同時實現(xiàn)：實時處理、高精確度、全自動的。

人類使用立體視覺（Eyes），即使深度僅為一幅圖像，也能出色地估計深度。甚至可以閉上一只眼睛，并且仍然可以合理地估計深度！

人類是否真的在“學習”如何感知深度？我們無法真正回答這個問題。

但是，深度仍然可以被視為學習問題，因此深度“足夠好”可以解決自我駕駛問題嗎？

現(xiàn)在有幾篇論文將視線深度估計作為學習問題：

1．監(jiān)督深度估計

“監(jiān)督”深度學習背后的概念很簡單，收集RGB圖像及其相應(yīng)的深度圖，訓練類似于“自動編碼器”的體系結(jié)構(gòu)進行深度估計。（盡管訓練起來不那么簡單，但如果不通過訓練過程整合一些特殊技巧，F(xiàn)CN就永遠無法真正發(fā)揮作用：）。

盡管此方法更易于掌握，但在現(xiàn)實生活中收集深度圖是一項昂貴的任務(wù)。LiDAR數(shù)據(jù)可用于訓練這類網(wǎng)絡(luò)，因此，如果我們對由LiDAR收集的數(shù)據(jù)進行訓練，則神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能將明顯優(yōu)于LiDAR，但仍然可以，因為我們不需要那種級別的準確性來駕駛汽車例如，知道樹上是否有葉子的確切距離。

2．無監(jiān)督深度估計

僅在一系列環(huán)境中記錄質(zhì)量深度數(shù)據(jù)是一個具有挑戰(zhàn)性的問題。無監(jiān)督方法可以在沒有地面真實深度圖的情況下學習深度！

“這種方法只是查看未標記的視頻，并找到一種方法來創(chuàng)建深度圖，方法不是嘗試正確，而是嘗試保持一致�！�

3．神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

該網(wǎng)絡(luò)具有類似于U－Net的架構(gòu)，編碼器部分是在ImageNet數(shù)據(jù)集上訓練的預(yù)訓練DenseNet模型。解碼器部分使用雙線性上采樣而不是簡單的上采樣。

簡而言之，我們使用雙線性上采樣是因為它在上采樣后會整體上產(chǎn)生“平滑”圖像。輸出是深度圖，深度圖是圖像大小的一半，這有助于網(wǎng)絡(luò)學習更快。

4．圖像增強

對于圖像增強，可以使用以下技術(shù)：圖像翻轉(zhuǎn)，輸入圖像的色彩通道改組，向輸入圖像添加噪點，增加輸入圖像的對比度，亮度，溫度等。這樣可以確保模型在整個訓練過程中始終看到新數(shù)據(jù)，并更好地泛化未見數(shù)據(jù)。

目前，深度估計在AR ／ VR中已經(jīng)得到了許多應(yīng)用。

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