New Approach to Deep Learning by Introducing Language Model for Drastic Improvement of Automated Driving Reliability
引入语言模型的深度学习新方法,大幅提高自动驾驶可靠性
基本信息
- 批准号:21K03985
- 负责人:
- 金额:$ 2.66万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- 财政年份:2021
- 资助国家:日本
- 起止时间:2021-04-01 至 2024-03-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
自動運転の環境認識において、高精度な深層学習の利用は必要不可欠である。しかし、認識精度は学習データの質に大きく依存しており、学習された環境では高精度に認識できるが、学習データには無い環境では大きな誤りが発生することがある。これは安全性が重要な自動運転には致命的であり、必ず抑止しなければならない。本研究では、この未学習データに対して致命的な誤りを抑制し、認識精度を向上することを目的とする。先ず、耐環境性が最も高いミリ波レーダを用いた環境認識を対象として研究を行っている。その中でも特に、分解能が低くノイズが多い特性から車両などの検出対象物の高精度な形状推定は難しく、これを研究対象とした。未学習データに対する駐車車両の形状復元精度を向上するために、半教師あり学習手法を創出した。これは、少量の教師付き学習データと大量の教師なしデータを用いて精度向上を図るものである。仮想正解値生成と一貫性正則化の手法を組合せて実現した。仮想正解値の生成には、VAEによる自己教師あり学習を用いる方法と、推定形状の正解形状モデルとの整合性から判定する方法を組合せた。一貫性正則化は、レーダマップにランダムな矩形ノイズを印加して生成した複数枚のマップ入力に対して同一の正解値にて学習する方法を構築した。これにより、1/4の教師データで同等の精度が得られることを確認した。また、同様にVAEを用いて教師データと違いが大きいデータと推定出力との不整合が大きいデータから優先的に正解値を付与する能動学習手法を構築し、1/2程度の正解値データで同等の精度が得られることを確認した。前年度に創出したVAEによる教師データとの類似度に応じた推定形状モデルの補正手法と確率的信頼度推定手法について、学会発表し、論文掲載受理され公開した。
Automatic operation of environmental awareness, high precision, deep learning and the use of necessary can not be missed. The quality of learning depends heavily on the accuracy of knowledge. The environment of learning depends heavily on the accuracy of knowledge. The environment of learning depends heavily on the accuracy of knowledge. This is an important safety measure, and it must be suppressed. This study aims to suppress fatal errors and improve cognitive accuracy. First, environmental resistance is the most important factor in the study of environmental awareness. High precision shape estimation of objects due to low resolution and high resolution. The shape of the parking car has not been learned. The precision of the parking car has been improved. A small number of teachers pay attention to learning, a large number of teachers pay attention to learning, and a large number of teachers pay attention to learning. A combination of positive solution generation and consistent regularization techniques is presented. A combination of methods for generating positive solutions, VAE, learning, estimating shapes, and determining the integrity of positive solutions The method of consistent regularization is constructed by generating a plurality of positive solutions. 1/4 of the teacher's grade is equal to the grade. For example, if a teacher uses a positive solution, he or she may use a positive solution. If a teacher uses a positive solution, he or she may use a positive solution. If a teacher uses a positive solution, he or she may use a positive solution. In the previous year, the teacher's similarity, the estimated shape, the correction method, the estimated reliability method, the learned form, and the paper were accepted.
项目成果
期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
ミリ波レーダを用いた駐車車両形状推定における深層学習の確率的信頼度推定
利用毫米波雷达进行停车车辆形状估计中深度学习的概率可靠性估计
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:秋田 時彦,久徳 遙矢,赤峰 悠介
- 通讯作者:秋田 時彦,久徳 遙矢,赤峰 悠介
Error Correction Method for Untrained Data to Estimate Accurate Parking Vehicle Shape by Millimeter-Wave Radar with Deep Learning
未训练数据的误差修正方法通过毫米波雷达深度学习估计准确的停车车辆形状
- DOI:10.20485/jsaeijae.13.2_97
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Akita Tokihiko;Kyutoku Haruya;Akamine Yusuke
- 通讯作者:Akamine Yusuke
自動運転の環境認識におけるディープラーニング - 応用例,最新動向と課題 -
自动驾驶环境识别中的深度学习 - 应用示例、最新趋势和挑战 -
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:秋田 時彦
- 通讯作者:秋田 時彦
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三田 誠一
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- 发表时间:
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- DOI:
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秋田 時彦
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