使用双分支GAN的自动驾驶测试场景生成的深度感知无配对图像到图像翻译
Donghao Shi1,2,3, Chenxin Zhao1,2,3, Cunbin Zhao1,2,3
1Zhejiang Key Laboratory of Digital Precision Measurement Technology Research, Hangzhou, China.
本研究介绍了一个深度感知双分支生成对抗网络 (DAB-GAN),用于实现现实的自动驾驶模拟. 在恶劣的天气条件下,DAB-GAN通过保持结构完整性来改善测试场景的生成.
科学领域:
- 计算机视觉 计算机视觉
- 人工智能的人工智能
- 自主系统 自主系统
背景情况:
- 视觉感知对于自动驾驶测试场景生成至关重要.
- 恶劣的天气和照明条件对模拟的稳定性和概括性构成了挑战.
- 现有的基于RGB的图像对图像翻译方法通常会导致几何扭曲和结构不一致.
研究的目的:
- 开发一种新的方法,用于生成现实的,结构保持的自动驾驶测试场景.
- 解决传统方法在处理恶劣天气和照明方面的局限性.
- 为了提高自动驾驶模拟的稳定性和通用性.
主要方法:
- 提出了一个深度意识的双分支生成对抗网络 (DAB-GAN).
- 双分支发生器处理RGB和深度输入.
- 整合了一种自我注意机制,以增强空间依赖性和细节精细化.
主要成果:
- 在场景生成过程中,DAB-GAN成功地保留了空间结构和几何真实性.
- 与现有的未配对图像对图像翻译方法相比,实现了更高的视觉真实性.
- 在生成的测试环境中证明了深度感知结构完整性.
结论:
- DAB-GAN提供了一个强大的框架,用于生成多样化和具有挑战性的自动驾驶测试场景.
- 该方法增强了在各种现实条件下自动驾驶系统的开发和验证.
- 明确纳入深度信息是克服基于RGB方法的局限性的关键.
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