Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới. Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận. Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.
UniOcc là một bộ công cụ và chuẩn mực toàn diện, tích hợp để dự đoán mức độ sử dụng (dự đoán mức độ sử dụng trong tương lai dựa trên thông tin lịch sử) và dự báo mức độ sử dụng (dự đoán mức độ sử dụng khung hình hiện tại dựa trên hình ảnh camera). UniOcc tích hợp các tập dữ liệu thực tế, chẳng hạn như nuScenes và Waymo, với dữ liệu từ các trình mô phỏng lái xe có độ trung thực cao, chẳng hạn như CARLA và OpenCOOD, để cung cấp nhãn mức độ sử dụng 2D/3D và chú thích luồng pixel-by-pixel sáng tạo. Bằng cách tránh các nhãn giả không tối ưu được sử dụng trong các nghiên cứu hiện có và giới thiệu các số liệu đánh giá mới không dựa trên nhãn thực, UniOcc cho phép đánh giá mạnh mẽ các khía cạnh bổ sung của chất lượng mức độ sử dụng. Các thí nghiệm mở rộng với các mô hình tiên tiến chứng minh rằng dữ liệu đào tạo lớn, đa dạng và thông tin luồng rõ ràng cải thiện đáng kể hiệu suất dự đoán và dự báo mức độ sử dụng. Dữ liệu và mã có sẵn tại _____T297957____- .
Góp phần vào việc dự đoán tình trạng sử dụng và cải thiện hiệu suất dự đoán bằng cách tích hợp các tập dữ liệu lớn và đa dạng.
◦
Có thể đánh giá chính xác hơn bằng cách đưa ra một thước đo đánh giá mới không dựa vào nhãn câu trả lời đúng.
◦
Cải thiện hiệu suất bằng cách tận dụng thông tin luồng trên từng pixel.
◦
Khả năng tái tạo và tiến bộ nghiên cứu có thể thực hiện được thông qua các tập dữ liệu và mã mở.
•
Limitations:
◦
Limitations hiện đang được đề xuất không được đề cập rõ ràng trong bài báo. Cần nghiên cứu thêm để đánh giá hiệu suất tổng quát hóa và khả năng bị tấn công của thuật toán trong các môi trường cụ thể.
