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感知模型的数据增强.docx
资料介绍
感知模型的数据增强
数据增强是提升感知模型泛化能力的核心技术手段。自动驾驶感知模型需要在开放世界中应对无限多样的视觉场景，而训练数据中覆盖的仅仅是真实世界分布的一个有限子集。数据增强通过对训练数据施加各种变换，在有限的标注数据基础上生成更加多样化的训练样本，使模型在部署时面对训练数据分布之外的场景也能保持稳定性能。
几何增强是最基础的数据增强方法。随机翻转将图像水平翻转后对应的检测框坐标同步变换，相当于训练数据量翻倍。随机缩放和裁剪模拟了不同距离和视角下的目标外观变化。随机旋转模拟了车辆在坡道和弯道上的倾斜视角。几何增强的实现简单、计算开销小，在不引入额外标注负担的前提下显著提升了模型对视角变化的鲁棒性。
色彩增强通过改变图像的亮度、对比度和色相来模拟不同光照和天气条件下的视觉外观。随机亮度调整模拟了一天中不同时刻的光照变化，从正午强光到黄昏昏暗。随机对比度调整模拟了雾天能见度降低的场景。随机色相偏移模拟了不同色温光源下的颜色变化。色彩增强对于提升模型在光照变化条件下的泛化能力至关重要。车载ISP输出图像的色彩特性在不同车型和不同Cameralink接口之间存在差异，色彩增强使模型对不同摄像头系统的色彩偏差具备包容性。
混合增强将多张训练图像组合为一张合成图像来增加训练数据的多样性。MixUp将两张图像按照一定比例像素级混合后，对应的标签也按照相同比例混合。CutMix从一张图像中裁剪出一块区域粘贴到另一张图像的对应位置上，保留裁剪区域的原始标签。Mosaic将四张图像拼接为一张大图，使模型同时看到多种场景的组合。混合增强方法在目标检测和语义分割任务上被广泛应用，可有效提升模型的泛化能力。
模拟传感器噪声的增强方法对于车载感知模型的鲁棒性提升尤为重要。车载摄像头传感器在不同照度和温度条件下会产生不同类型的噪声，包括高斯噪声、泊松噪声和固定模式噪声。在训练数据中添加模拟传感器噪声可以使模型适应真实传感器在不同工况下的输出特性。镜头污损模拟在训练图像的随机位置添加半透明斑块来模拟镜头上的水滴、泥点和指纹遮挡，使模型在镜头污染条件下仍能保持感知能力。
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| 213_感知模型的数据增强.docx | 38K |
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