第30章 就咱俩？ (第1/2页)
“啊？”
“对。”
“在我们人类的眼里，可能图像中一些细微的变化不会影响我们去判断一个事物，但是在机器的眼里，可能就会完全看作是两个事物（fooling samples），从而做出不同的应对行为，这种情况特别容易出现在通过深度学习训练目标以及在单目摄像头下的视频数据。”
“而在硬件设备方面，单目摄像头对于立体及大面积平面物体的识别存在硬伤、毫米波雷达存在识别区间限制、以及在极端情况下对于综合情景的取舍及冗余判断等问题。
事故是无法被完全避免的。
所以，事故对自动驾驶领域的硬件及算法产生促进，对于双目/广角摄像头、毫米波雷达、激光雷达的综合采用将可望迎来破冰。特别是对于之前成本较高的激光雷达+多摄像头方案会带来推动作用。
当然了，这不是我们学校研究的目标了�
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