基于优化单发多框检测与强化学习跟随士兵
机器人学
2023-08-04 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
如今，自动驾驶汽车因其在战场和解决各种现实世界挑战中的众多潜在应用而受到关注。我们项目的主要目标是使用 DeepRacer 构建一个自主系统，当特定人员（在我们的项目中为一名士兵）向任意方向移动时，该系统能够跟随此人。完成该项目有两个主要组成部分：一个优化的单发多框检测（SSD）目标检测模型和一个强化学习（RL）模型。我们使用 SSD Lite 而非 SSD 完成了该任务，最后比较了 SSD、带神经计算棒（NCS）的 SSD 和 SSD Lite 之间的结果。实验结果表明，SSD Lite 在这三种技术中性能更优，并在不牺牲精度的情况下显著提升了推理速度（约 2-3 倍）。
引用
@article{arxiv.2308.01389,
title = {Follow the Soldiers with Optimized Single-Shot Multibox Detection and Reinforcement Learning},
author = {Jumman Hossain and Maliha Momtaz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.01389},
year = {2023}
}