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TSLA: Una adaptación del aprendizaje específico de tareas para la segmentación semántica en la plataforma de vehículos autónomos
Created by
Haebom
Autor
Jun Liu, Zhenglun Kong, Pu Zhao, Weihao Zeng, Hao Tang, Xuan Shen, Changdi Yang, Wenbin Zhang, Geng Yuan, Wei Niu, Xue Lin, Yanzhi Wang
Describir
Las plataformas de conducción autónoma se enfrentan a diversos entornos de conducción, con diferentes requisitos de recursos de hardware y precisión, y las limitaciones computacionales de los dispositivos integrados requieren considerar los costos de computación. Este estudio busca adaptar una red de segmentación semántica a la potencia computacional y los escenarios específicos de plataformas objetivo como NVIDIA DRIVE PX 2. La adaptabilidad dinámica se logra mediante un mecanismo de control de tres capas (multiplicador de ancho, profundidad del clasificador y núcleo del clasificador) para ajustar los componentes del modelo según las restricciones de hardware y los requisitos de la tarea. Además, se utiliza la optimización bayesiana para explorar eficientemente el espacio de hiperparámetros con un presupuesto computacional limitado, y se coordinan las operaciones de multiplicación-acumulación (MAC) para la adaptación del aprendizaje específico de la tarea (TSLA) con el fin de generar configuraciones alternativas para diversas tareas de conducción autónoma.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Presentamos un método para ajustar dinámicamente las redes de segmentación semántica para adaptarse a las restricciones de hardware y escenarios específicos.
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Control detallado de los componentes del modelo a través de un mecanismo de control de tres capas para mejorar la asignación de recursos y el rendimiento.
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Realice de manera eficiente la búsqueda de hiperparámetros utilizando la optimización bayesiana.
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TSLA permite configuraciones de modelos personalizados para una variedad de tareas de conducción autónoma.
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Limitations:
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El artículo carece de información detallada sobre resultados experimentales específicos o cifras de rendimiento.
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Centrado en hardware específico (NVIDIA DRIVE PX 2), sin discusión sobre generalización a otras plataformas.
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Falta descripción del proceso de búsqueda de la combinación óptima de tres mecanismos de control.
