赢得 ICCV 2019 学习驾驶挑战赛
计算机视觉与模式识别
2019-10-24 v1 机器学习
摘要
自动驾驶对社会具有重大影响。预测车辆轨迹，具体而言即角度与速度，对于安全舒适的驾驶十分重要。本工作聚焦于融合来自相机传感器与视觉地图数据的输入，这带来了性能的显著提升，并在赢得该挑战赛中发挥了关键作用。我们使用预训练的 CNN 处理图像帧，使用神经网络将图像表示与视觉地图数据融合，并训练序列模型进行时间序列预测。我们展示了最佳的角度 MSE 表现与最佳的总体表现，从而赢得了 ICCV 2019 学习驾驶挑战赛。我们公开了我们的模型与代码。
引用
@article{arxiv.1910.10318,
title = {Winning the ICCV 2019 Learning to Drive Challenge},
author = {Michael Diodato and Yu Li and Manik Goyal and Iddo Drori},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.10318},
year = {2019}
}