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この記事でもまだ大衆には「カメラで正面に何があるかは見えているんだから、物体が見えたら止まればいいだろう」程度の認識しかないようだから、実際の自動運転向けマシンビジョンの「検知」だの「認識」だのはどういうものか動画で示しておこう。
SegNet: Road Scene Segmentation [youtu.be]Full-Resolution Residual Networks (FRRNs) for Semantic Image Segmentation in Street Scenes [youtube.com]4K Mask RCNN COCO Object detection and segmentation #2 [youtube.com]
「ものが見えたら止まればいい」などという意見はこの意味論的分割の試みを遥かに通り越して、アルゴリズムで道路に何が描かれていようが道路がどう照らされていようが道と障害物が明確に間違いなく区別できているという前提に立っている。そして「ゴミ袋の中身をどう想像すべきか」などと天上遥か先に進んでしまう。そういう明後日方向の意見は人間どころか動物ですらできるのだから簡単に決まっているという思い込みから生まれている。だが実際には、株で何兆円も稼ぐとか、老人と子供のどちらを轢くか後腐れなく決める方法を考えるようなものとは全く異なり、簡単なことではない。
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私はプログラマです。1040 formに私の職業としてそう書いています -- Ken Thompson
誤検知とは一体どういう状態を指すのか (スコア:0)
この記事でもまだ大衆には「カメラで正面に何があるかは見えているんだから、物体が見えたら止まればいいだろう」程度の認識しかないようだから、実際の自動運転向けマシンビジョンの「検知」だの「認識」だのはどういうものか動画で示しておこう。
SegNet: Road Scene Segmentation [youtu.be]
Full-Resolution Residual Networks (FRRNs) for Semantic Image Segmentation in Street Scenes [youtube.com]
4K Mask RCNN COCO Object detection and segmentation #2 [youtube.com]
「ものが見えたら止まればいい」などという意見はこの意味論的分割の試みを遥かに通り越して、アルゴリズムで道路に何が描かれていようが道路がどう照らされていようが道と障害物が明確に間違いなく区別できているという前提に立っている。そして「ゴミ袋の中身をどう想像すべきか」などと天上遥か先に進んでしまう。そういう明後日方向の意見は人間どころか動物ですらできるのだから簡単に決まっているという思い込みから生まれている。だが実際には、株で何兆円も稼ぐとか、老人と子供のどちらを轢くか後腐れなく決める方法を考えるようなものとは全く異なり、簡単なことではない。