自动驾驶中用于行为克隆的视觉注意力
计算机视觉与模式识别
2018-12-06 v1
摘要
我们工作的目标是利用视觉注意力提升自动驾驶性能。我们提出了两种预测视觉注意力图的方法。第一种方法是监督学习途径,我们为驾驶任务采集眼动注视数据,并用以训练预测注意力图的模型。第二种方法是一种新颖的无监督途径,在模型学习驾驶汽车的同时训练其预测注意力。最后,我们对结果进行了对比研究,表明将所预测注意力的监督途径融入后,其表现优于其他途径。
引用
@article{arxiv.1812.01802,
title = {Visual Attention for Behavioral Cloning in Autonomous Driving},
author = {Sourav Pal and Tharun Mohandoss and Pabitra Mitra},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.01802},
year = {2018}
}
备注
Paper Accepted at ICMV (2018)