Waymo推出AI“内容搜索”工具 让自动驾驶汽车快速识别物体

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盖世汽车讯 据外媒报道,Waymo研发的自动驾驶汽车利用计算机视觉技术和人工智能识别周边环境,并对车辆应该怎样反应和移动做出实时决策。当车内摄像头和传感器感知到物体时,此类物体会与Alphabet编制的大型数据库中的物体进行匹配,以便进行识别。

(图片来源:Waymo)

絮状的数据集对于自动驾驶汽车的训练至关重要,机会数据集还都都可以 让车内的AI变得更好,并提升性能。不过,工程师们需要或多或少办法,有效地将数据集中的物体与查询的物体匹配起来,从而还都都可以 研究AI是怎样除理特定类型的图像。据外媒报道,为了除理该间题报告 ,Waymo最近研究了一两个名为“内容搜索”(Content Search)的工具,其功能与谷歌图像搜索(Google Image Search)和谷歌照片(Google Photos)的操作相似。此类系统还都都可以 将查询内容与图像中的语义内容进行匹配,以表示物体,让基于自然语言查询的图像检索变得更加简单。

在“内容搜索”工具再次出现 日后,机会Waymo的研究人员然后 从日志中检索特定样本,需要利用启发法描述该物体。需要利用规则搜索物体的命令搜索Waymo的日志,因为需要以 “X深度1以下”或“以每小时y英里的速度移动”的命令搜索物体。此类基于规则进行搜索的结果通常非常广泛,研究人员需要手动进行梳理,以得到结果。

通过创建数据目录,对不同目录进行相似度搜索以便在呈现对象时找到最相似的类别,“内容搜索”工具成功除理了上述间题报告 。机会显示给“内容搜索”工具的是个油卡车或一棵树,该工具返回的结果却说Waymo自动驾驶汽车遇到的或多或少卡车或树。机会自动驾驶汽车在行驶就有记录下周边物体的图像,但会 将此类物体以嵌入式或数学形式进行存储,因为该工具还都都可以 对对象类别进行比较,并根据存储的对象图像与提供的对象的相似程度对响应进行排序,与谷歌的嵌入相似度匹配服务的工作办法相似。

Waymo汽车遇到的物体其实具备各种行态、各种大小,但会 都需要经过提炼,变成基本组件,并进行分类,以便“内容搜索”工具还都都可以 进行工作。为了实现该目标,Waymo使用了多个AI模型,但会 此类模型就有各种各样的物体上进行了训练。不同的模型会学习识别不同的物体,但会 由“内容搜索”工具提供支持,从而还都都可以 让模型理解与否还都都可以 在给定图像中找到属于特定类别的物体。除了主模型之外,Waymo还额外使用了一两个光学字符识别模型,还都都可以 让Waymo的车辆根据图像中的文本,向图像中的物体加在额外的识别信息。相似,配备了标识的卡车在“内容搜索”描述中会具有含高标识的文本。

机会上述模型协同工作,Waymo的研究人员和工程师们还都都可以 为特定种类的树木和特定品牌的汽车等特定物体,搜索图像数据日志。

此次并就有Waymo首次利用多种机器学习模型以提高车辆可靠性和准确性。过去,Waymo曾与Alphabet/谷歌战略相互合作,帮助DeepMind同時 研发AI技术。该AI系统从进化生物学中获得灵感,首先,创建了各种各样的机器学习模型,在经过训练日后,表现不佳的模型会被踢出,并被后代模型所取代。据报道,此种技术成功地减少了误报数量,同時 也减少了所需的计算资源和训练时间。