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自動駕駛行人識別為什么使用主動學習？

       選擇自動駕駛DNN訓練數據 的三種常見方法：第一，隨機采樣以均勻的間隔從數據池中提取幀，捕獲最常見 的場景，但可能會遺漏罕見的模式。第二，基于元數據的采樣使用基本標簽（例 如，雨水，夜晚）來選擇數據，從而很容易找到常見的困難情況，但是卻丟失了 不容易分類的獨特幀，例如拖拉機拖車或踩著高蹺的人。第三，手動管理將元數 據標簽與人工注釋者的可視化瀏覽結合使用，這是一個耗時的任務，容易出錯且 難以擴展。通過主動學習，可以在選擇有價值的數據點時自動執行選擇過程，可 以避免傳統方法的缺陷。

真尚有解決方案介紹

       真尚有的主動學習夜間行人識別方 案是一種用于機器學習的訓練數據篩選方法，它可以自動找到這些多樣化的數 據。相較于人工操作，它只需花費小部分時間即可構建更好的數據集。它采用訓 練有素的模型來處理收集來的數據，并對無法識別的圖像進行標記從而發揮作 用。這些圖像中的行人隨后會由人工標記，然后將它們添加到訓練數據中。這 可以提高模型在惡劣條件下感知物體等情況下的準確性，自動駕駛過程中會大大 提高駕駛的安全程度。

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