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Fortschrittliches autonomes Fahren mit SUSTechGAN

Eine neue Methode verbessert die Bildgenerierung für autonomes Fahren unter schwierigen Bedingungen.

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Inhaltsverzeichnis

Autonomes Fahren bezieht sich auf die Technologie, die es Fahrzeugen ermöglicht, ohne menschliches Eingreifen zu fahren. Diese Systeme können ihre Umgebung mit verschiedenen Sensoren erkennen, diese Informationen interpretieren, um Entscheidungen zu treffen, und sich selbst sicher zu einem Ziel fahren. Allerdings steht diese Technologie vor vielen Herausforderungen, besonders wenn die Fahrzeuge unter schwierigen Bedingungen fahren, wie Regen, Nebel oder nachts.

Der Bedarf an Daten im autonomen Fahren

Damit autonome Fahrzeuge lernen und gut funktionieren, benötigen sie eine Menge Daten, die viele verschiedene Fahr-Szenarien abdecken. Diese Daten helfen den Fahrzeugen, Objekte wie andere Autos, Fussgänger und Verkehrsschilder zu erkennen. Das Sammeln von realen Fahrdaten kann jedoch schwierig und teuer sein. Daten unter ungünstigen Bedingungen, wie schlechtem Wetter oder wenig Licht, zu sammeln, ist besonders herausfordernd.

Generative Adversarial Networks (GANs)

Um den Datenmangel unter ungünstigen Bedingungen zu beheben, haben Forscher eine Technologie namens Generative Adversarial Networks (GANs) eingesetzt. GANs sind eine Art von künstlicher Intelligenz, die neue Daten generieren kann. Sie bestehen aus zwei Teilen: einem Generator und einem Diskriminator. Der Generator erstellt neue Datenproben, während der Diskriminator versucht zu bestimmen, ob jede Probe echt oder fake ist. Durch diesen Prozess lernt der Generator, Daten zu erstellen, die realen Daten ähnlich sind.

Die Bedeutung der Datenqualität

Es reicht nicht aus, einfach viele Daten zu generieren; die Qualität dieser Daten ist ebenfalls entscheidend. Wenn die generierten Daten wichtige Details fehlen oder zu verschwommen sind, helfen sie den autonomen Systemen nicht, effektiv zu lernen. Das ist besonders wichtig für die Objekterkennung, also die Fähigkeit des Fahrzeugsystems, Objekte in seiner Umgebung zu identifizieren und zu klassifizieren.

Herausforderungen bei der Generierung von Fahrbildern

Vorhandene GAN-Methoden können Bilder erzeugen, die realistisch wirken, aber vielleicht nicht nützlich für das Training autonomer Systeme sind. Zum Beispiel können Bilder, die unter regnerischen Bedingungen erzeugt werden, verschwommene Fahrzeuge oder Verkehrsschilder zeigen, was es dem System erschwert, daraus zu lernen. Die generierten Bilder müssen sowohl lokale Merkmale (wie spezifische Objekte) als auch globale Merkmale (wie allgemeine Wetterbedingungen) effektiv erfassen.

Einführung von SUSTechGAN

Um diese Herausforderungen anzugehen, haben Forscher eine neue Methode namens SUSTechGAN entwickelt. Dieser Ansatz konzentriert sich darauf, hochqualitative Fahrbilder zu erstellen, die für das Training autonomer Fahrzeuge, insbesondere unter ungünstigen Bedingungen, verwendet werden können. SUSTechGAN umfasst fortschrittliche Funktionen wie duale Aufmerksamkeitsmodule und Multi-Scale-Generatoren.

Duale Aufmerksamkeitsmodule

Die dualen Aufmerksamkeitsmodule in SUSTechGAN sind so konzipiert, dass sie die Qualität der generierten Bilder verbessern. Sie konzentrieren sich auf zwei Aspekte:

  1. Positions-A Aufmerksamkeitsmodul (PAM): Dieses Modul hilft dem System, die Beziehungen zwischen verschiedenen Pixeln in einem Bild zu verstehen. Durch die Assoziation von Pixeln basierend auf ihren Positionen trägt PAM dazu bei, ein klareres und detaillierteres Bild zu erstellen.

  2. Kanal-A Aufmerksamkeitsmodul (CAM): Dieses Modul konzentriert sich auf verschiedene Informationskanäle im Bild. Durch die separate Analyse verschiedener Merkmale verbessert CAM die Klarheit und Detailgenauigkeit wichtiger Objekte im Bild.

Multi-Scale-Generatoren

Beim Generieren von Bildern ist es wichtig, verschiedene Grössen und Perspektiven zu berücksichtigen. Die Multi-Scale-Generatoren in SUSTechGAN ermöglichen die Erstellung von Bildern, die sowohl lokale als auch globale Merkmale beibehalten. Das bedeutet, dass Bilder klare Details einzelner Objekte zeigen können, während sie auch breitere Bedingungen, wie regnerisches Wetter, darstellen.

Training mit generierten Bildern

Sobald SUSTechGAN hochqualitative Bilder generiert hat, können diese Bilder verwendet werden, um Objekterkennungssysteme wie YOLOv5 neu zu trainieren, ein beliebtes KI-Modell zur Erkennung von Objekten in Bildern. Die generierten Bilder werden den bestehenden Trainingsdatensätzen hinzugefügt, um die Leistung des Systems bei der Erkennung von Objekten unter herausfordernden Bedingungen zu verbessern.

Experimentelle Ergebnisse

Experimente, die SUSTechGAN mit anderen GANs vergleichen, haben vielversprechende Ergebnisse gezeigt. Die von SUSTechGAN erzeugten Bilder führten zu einer besseren Leistung für YOLOv5 bei der Identifizierung von Objekten unter Regen- und Nachtbedingungen im Vergleich zu Bildern, die von anderen bekannten GANs erzeugt wurden.

Die Zukunft des autonomen Fahrens

Die Fortschritte mit SUSTechGAN eröffnen aufregende Möglichkeiten zur Verbesserung der Technologie des autonomen Fahrens. Bessere Bildgenerierung unter ungünstigen Bedingungen wird es den Fahrzeugen ermöglichen, effektiver zu lernen, was ihre Sicherheit und Zuverlässigkeit erhöht. Zukünftige Forschungen könnten diese Techniken weiter verfeinern und ihre Anwendung auf noch herausforderndere Bedingungen wie Schnee und Nebel ausweiten.

Fazit

Mit SUSTechGAN macht das autonome Fahren bedeutende Fortschritte. Durch die Generierung hochqualitativer Bilder, die reale ungünstige Bedingungen widerspiegeln, können wir bessere Objekterkennungssysteme trainieren. Diese Technologie wird dazu beitragen, dass autonome Fahrzeuge sicher und effektiv navigieren können, selbst in herausfordernden Umgebungen.

Originalquelle

Titel: SUSTechGAN: Image Generation for Object Detection in Adverse Conditions of Autonomous Driving

Zusammenfassung: Autonomous driving significantly benefits from data-driven deep neural networks. However, the data in autonomous driving typically fits the long-tailed distribution, in which the critical driving data in adverse conditions is hard to collect. Although generative adversarial networks (GANs) have been applied to augment data for autonomous driving, generating driving images in adverse conditions is still challenging. In this work, we propose a novel framework, SUSTechGAN, with customized dual attention modules, multi-scale generators, and a novel loss function to generate driving images for improving object detection of autonomous driving in adverse conditions. We test the SUSTechGAN and the well-known GANs to generate driving images in adverse conditions of rain and night and apply the generated images to retrain object detection networks. Specifically, we add generated images into the training datasets to retrain the well-known YOLOv5 and evaluate the improvement of the retrained YOLOv5 for object detection in adverse conditions. The experimental results show that the generated driving images by our SUSTechGAN significantly improved the performance of retrained YOLOv5 in rain and night conditions, which outperforms the well-known GANs. The open-source code, video description and datasets are available on the page 1 to facilitate image generation development in autonomous driving under adverse conditions.

Autoren: Gongjin Lan, Yang Peng, Qi Hao, Chengzhong Xu

Letzte Aktualisierung: 2024-12-21 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2408.01430

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2408.01430

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.

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