行為克隆 | 自動(dòng)駕駛汽車的端到端學(xué)習(xí)
該模型具有以下層:
①標(biāo)準(zhǔn)化層(硬編碼)除以127.5并減去1。
②3個(gè)卷積層,24個(gè),36個(gè),48個(gè)過濾器,5 * 5內(nèi)核和2個(gè)步幅。
③2個(gè)卷積層,64個(gè)濾波器,3 * 3內(nèi)核和步幅1。
④展平層
⑤3個(gè)完全連接的層,輸出尺寸為100,50,10
⑥和輸出轉(zhuǎn)向角的最終輸出層。
研究人員將使用Mean Squared Error(MSE)作為損失函數(shù)和優(yōu)化器,并進(jìn)行EarlyStopping回調(diào)。研究人員試圖訓(xùn)練它40個(gè)epoch,它在36個(gè)epoch停止。
訓(xùn)練60個(gè)epoch的模型,結(jié)果如下:
突出的特點(diǎn):
1. 在每個(gè)圖層中,對(duì)要素圖的激活進(jìn)行平均。
2.最平均的地圖按比例放大到下面圖層的地圖大小。使用反卷積完成放大。
3.然后將來自較高級(jí)別的放大的地圖與來自下層的平均地圖相乘。
4.重復(fù)步驟2和3直到達(dá)到輸入。
5.具有輸入圖像大小的最后一個(gè)掩模被標(biāo)準(zhǔn)化為0.0到1.0的范圍。
以下是可視化圖,顯示輸入圖像的哪些區(qū)域?qū)W(wǎng)絡(luò)的輸出貢獻(xiàn)最大。
在應(yīng)用上述方法之后,下面是顯著的特征結(jié)果:
圖突出的車道標(biāo)記
結(jié)論
PilotNet是一個(gè)非常強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò),從駕駛員學(xué)習(xí)輸出正確的轉(zhuǎn)向角度。對(duì)顯著物體的檢查表明,PilotNet學(xué)習(xí)了對(duì)人類“有意義”的特征,同時(shí)忽略了與駕駛無關(guān)的攝像機(jī)圖像中的結(jié)構(gòu)。此功能源自數(shù)據(jù),無需手工標(biāo)記。

發(fā)表評(píng)論
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