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感知模型的领域泛化.docx
资料介绍
感知模型的领域泛化
自动驾驶感知系统在开放世界中部署时必然面临训练数据与部署环境之间的分布差异。训练数据主要采集自特定的城市、季节和天气条件。部署后车辆行驶在不同的地理区域、经历不同的季节变化，面临不同的道路结构和交通标志风格。领域泛化技术旨在提升感知模型在面对未见过的部署环境时的适应能力，使模型在训练阶段就具备足够通用的特征提取能力。
数据层面增强是最直接有效的领域泛化手段。在训练阶段通过丰富多样的数据增强来模拟部署环境中可能遇到的各种视觉变化。随机天气模拟通过在训练图像上叠加物理模拟的雨雪和雾效果。随机地理风格迁移通过GAN模型将训练图像转换到不同城市的视觉风格，使模型学习城市无关的通用特征。颜色抖动随机调整图像的亮度、对比度和色相，模拟不同摄像头型号和ISP参数带来的色彩差异。仿真数据生成在虚拟环境中自动生成具有不同光照、天气和道路风格的大规模训练数据。
域对齐方法在特征层面缩小训练域与部署域之间的分布差异。对抗性域对齐训练一个域判别器区分特征来自哪个域，同时训练特征提取器使域判别器无法区分。对抗性训练的平衡点使特征提取器学习到域无关的通用特征表示。统计域对齐通过最小化不同域的特征分布之间的最大均值差异或协方差距离来实现域对齐。
归一化层的自适应是领域泛化的一种轻量级有效方法。批归一化层的统计参数在不同域之间差异显著。部署环境中的域偏移在很大程度上表现为BN层统计参数的变化。通过在线估计部署场景的BN统计参数来替代训练时的统计参数，可以显著缩小域偏移带来的性能下降。在部署阶段利用当前批次的数据重新计算BN层的均值和方差，不需要模型微调。
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