什么构成一个场所？为机器人构建定制的场所相关目标检测器

本文探讨如何让机器人通过在其作业环境中的反复使用来提升感知性能，创建适应机器人移动场所的局部专家检测器。我们利用机器人视觉感知中的“经验”概念，通过将目标检测器模型拟合到特定场所，来解释机器人所见数据中的偏差。本文旨在回答的核心问题很简单：如何定义一个场所？我们为自动驾驶构建了定制的行人检测器模型，突出了随着拟合场所范围的变化，泛化能力与模型容量之间必然存在的权衡。我们证明，使用计算量轻量的定制场所拟合检测器模型，相比当前最先进的检测器，能获得显著的性能提升。