基于街道地图的自动驾驶语义分割验证
计算机视觉与模式识别
2021-04-16 v1 人工智能
摘要
自动驾驶人工智能必须满足严格的安全性与鲁棒性要求，这促使对所学模型进行彻底验证。然而，当前验证方法大多需要真实标注数据，因而成本高昂且适用性有限。我们提出利用来自街道地图的先验知识进行与模型无关的验证，以克服这些局限。具体而言，我们展示了如何验证语义分割掩码，并利用OpenStreetMap证明了该方法的潜力。我们引入了指示假阳性或假阴性道路段的验证指标。除验证方法外，我们提出了一种校正车辆GPS位置的方法，以便使用更精确的定位进行基于街道地图的验证。最后，我们在Cityscapes数据集上给出了定量结果，表明我们的验证方法确实能发现语义分割掩码中的错误。
引用
@article{arxiv.2104.07538,
title = {Street-Map Based Validation of Semantic Segmentation in Autonomous Driving},
author = {Laura von Rueden and Tim Wirtz and Fabian Hueger and Jan David Schneider and Nico Piatkowski and Christian Bauckhage},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.07538},
year = {2021}
}
备注
Final version accepted at the International Conference on Pattern Recognition (ICPR). arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2011.08008