当前位置：
OFweek 人工智能网
> 正文
行为克隆 | 自动驾驶汽车的端到端学习
2019-05-30 09:53
智车科技IV
关注
该模型具有以下层：
①标准化层（硬编码）除以127．5并减去1。
②3个卷积层，24个，36个，48个过滤器，5 ＊ 5内核和2个步幅。
③2个卷积层，64个滤波器，3 ＊ 3内核和步幅1。
④展平层
⑤3个完全连接的层，输出尺寸为100，50，10
⑥和输出转向角的最终输出层。
研究人员将使用Mean Squared Error（MSE）作为损失函数和优化器，并进行EarlyStopping回调。研究人员试图训练它40个epoch，它在36个epoch停止。
训练60个epoch的模型，结果如下：
突出的特点：
1． 在每个图层中，对要素图的激活进行平均。
2．最平均的地图按比例放大到下面图层的地图大小。使用反卷积完成放大。
3．然后将来自较高级别的放大的地图与来自下层的平均地图相乘。
4．重复步骤2和3直到达到输入。
5．具有输入图像大小的最后一个掩模被标准化为0．0到1．0的范围。
以下是可视化图，显示输入图像的哪些区域对网络的输出贡献最大。
在应用上述方法之后，下面是显著的特征结果：
图突出的车道标记
结论
PilotNet是一个非常强大的网络，从驾驶员学习输出正确的转向角度。对显著物体的检查表明，PilotNet学习了对人类“有意义”的特征，同时忽略了与驾驶无关的摄像机图像中的结构。此功能源自数据，无需手工标记。
分享
声明：
本文由入驻维科号的作者撰写，观点仅代表作者本人，不代表OFweek立场。如有侵权或其他问题，请联系举报。
最新活动更多
-
3月27日立即报名>> 【工程师系列】汽车电子技术在线大会
-
即日-4.22立即报名>> 【在线会议】汽车腐蚀及防护的多物理场仿真
-
4月23日立即报名>> 【在线会议】研华嵌入式核心优势，以Edge AI驱动机器视觉升级
-
4月25日立即报名>> 【线下论坛】新唐科技2025新品发布会
-
在线会议观看回放>>> AI加速卡中村田的技术创新与趋势探讨
-
即日-5.15立即报名>>> 【在线会议】安森美Hyperlux™ ID系列引领iToF技术革新
-
10 AI时代，车企营销大变天
发表评论
请输入评论内容...
请输入评论/评论长度6~500个字
暂无评论
暂无评论