Open-World Hierarchical Perception

新的开放世界感知系统提升自动驾驶安全性

研究人员开发了一个新的开放世界分层感知系统，旨在通过更好地处理词汇表外（out-of-vocabulary）的道路对象来提高自动驾驶的安全性。与迫使未见对象接受错误标签的传统闭集检测器不同，该系统使用基于类无关（class-agnostic）提案的分类抽象。一项可行性研究表明，结合类无关分割、基于外观的分布外（out-of-distribution）评分和单目深度线索，可以使系统以高精度正确识别或标记未知对象，避免给出自信但错误的具体标签。