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圣路易斯华盛顿大学开发出联合学习框架 以提高自动驾驶水平

自动驾驶汽车既令人着迷,又令人恐惧,因为它们必须准确评估和驾驭快速变化的环境。计算机视觉使用计算从图像中提取信息,是自动驾驶的一个重要方面,其任务范围从低级(例如确定给定位置距离车辆有多远)到更高级(例如确定道路上是否存在行人)。

据外媒报道,圣路易斯华盛顿大学(Washington University in St. Louis)麦凯维工程学院(McKelvey School of Engineering)计算机科学与工程教授Nathan Jacobs和研究生团队开发出联合学习框架,以优化两个低级任务:立体匹配和光流。立体匹配会生成两幅图像之间的差异图,是避免障碍物的深度估计的关键步骤。而光流旨在估计视频帧之间的每像素运动,对于估计对象如何移动以及摄像头相对于对象如何移动非常有用。

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