几回失足的无人车，也许缺了一个“域顺应”

无人车的域自顺应性进修也是同样的逻辑：先操作已有的标注数据举办初始化进修，然后在大量未标注的数据中不绝依据先验常识举办样本发掘，以增量地进修模子和适配未标注数据，从而在生疏的阶梯情形中也能示意精采地完成进修使命。

今朝看来，域自顺应性进修也是完成无人驾驶视觉使命本钱效益较高的方法。

新的算法还在路上

既然“域顺应”对付无人驾驶来说云云重要，那么今朝毕竟有哪些较量值得一览的算法呢?

今朝看来，因为无人驾驶使命自身的伟大性，每每必要 从大都据源向方针域举办迁徙进修，这就必需思量两个困难：

• 一是多种源域数据自己之间具有毛病，好比伯克利的数据集BDD100K包围了差异的时刻、光照、气候和地理位置，乃至包括了GPS和IMU以及对应的时刻戳信息;
• 二是多种源域数据间种别存在毛病。好比滴滴D²-City数据齐集，将注释了困绕框和跟踪ID的阶梯工具分为12个差异的种别，而伯克利的数据集BDD100K中的GT框标签则只有10个种别。

这些都对算法机能提出了不少挑衅。在此，我们不妨罗列几个具有代表性的算法，看看他们是怎样办理无人驾驶相干技能困难的：

1.自顺应曝光算法。

（编辑：湖南网）

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