91
правка
Изменения
м
* '''Можно картинку из https://habr.com/ru/company/smartengines/blog/264677/ --- Ну если это про схему "обучение-поиск ошибок-генерация искажений-генерация датасета", то можно, конечно, но как-то к ней отослать'''
'''Автономный транспорт''' — это вид транспорта, управление которым осуществляется без участия человека при помощи оптических датчиков, систем геолокации и компьютерных алгоритмов<ref>Self-driving car — https://en.wikipedia.org/wiki/Self-driving_car — Retrieved January 8, 2020</ref>. При реализации алгоритмов управления автономным транспортом наиболее важно поведение транспортного средства в критических ситуациях, таких как помехи на дороге или некорректные показания сенсоров — от этого могут зависеть жизни людей. В реальных данных же, наоборот, в основном присутствуют штатные ситуации.
Нет описания правки
Также применяется [[wikipedia:Data_augmentation|аугментация]] — генерация наборов на основе имеющихся реальных данных. К имеющимся данным применяются различные способы искажения: например, для изображений могут использоваться различные геометрические преобразования, искажения цвета, кадрирование, поворот, добавление шума и иные. Для числовых данных могут использоваться такие искажения, как добавление объектов с усреднёнными значениями, смешивание с объектами из другого распределения, добавление случайных выбросов.
== Достоинства ==
=== Автономный транспорт ===
Для решения этой проблемы компания nVidia разработала платформу NVIDIA DRIVE Constellation<ref>[https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/deep-learning/resources/accelerating-ai-with-synthetic-data-ebook/accelerating-ai-with-synthetic-data-nvidia_web.pdf El Emam, K. Accelerating AI with Synthetic Data] — Beijing, Boston, Farnham, Sebastopol, Tokyo: O'Reilly Media, Inc., 2020.</ref>, которая состоит из двух серверов. Один из них исполняет роль обучаемого транспортного средства, а второй непрерывно генерирует для первого различные «миниатюрные миры», включающие в себя симуляцию вывода с камеры, радара и лидаров.
=== OmniSCV ===
[[Файл:Jefferson_Graham_on_Manhattan_Beach_Pier.jpeg|200px|thumb|left|Фотография, сделанная широкоугольной камерой]] Нередко различные устройства оснащаются широкоугольными и панорамными камерами с углом обзора до 360°. Изображения, получаемые с таких камер, обладают довольно сильными искажениями.Генератор изображений комнат '''OmniSCV''' <ref name="OmniSCV">https://www.mdpi.com/1424-8220/20/7/2066/htm</ref> используется при разработке роботов, использующих алгоритмы для обучения алгоритмов [[Компьютерное зрение|компьютерного зрения]] для устранения искажений широкоугольных объективов и неидеальных условий освещённости.
=== FlyingChairs ===
