利用Python机器学习工具库Tensorflow和详细图片简单解释日本2020年奥运的自动驾驶技术

in #cn7 years ago

前言

我的文章主要以英文为主,为了支持和参与CN标签,我会把自己写的有关于人工智能相关的文章以中文刊载,还请各位支持。(此文章只会贴在CN标签,以免文章重叠)

由于上一篇文章在CN的反应实在太好,这次会反其道而行,率先在CN刊登文章,并于今天晚上发布英文版。谢谢CN各位的支持。

正文

虽然到2020年东京奥运还有三年时间,但日本正在努力准备这次盛会。其中一个大计就是雇用一个编程自驾车的团队。 日本自动化汽车公司ZMP已经宣布与东京的出租车公司Hinomaru Kotsu合作开发机械出租车。 ZMP近年来一直在开发自己的自动驾驶技术,包括硬件和软件。     

自去年以来,ZMP已经在街道上测试其自动驾驶技术,研究将适用于出租车。消息人士说,出租车将作为东京的旅客使用作为交通工具。公司目前仍在以驾驶人员的方式进行监控,希望能在今年年底之前实现无人驾驶员自动驾驶。  

背后的技术  

虽然公司永远不会透露他们使用的软件,但我认为,他们必须通过PyTorch,Caffe2或Tensorflow构建自驾驾驶软件。这些都是现在最流行的深入学习工具库,使程序员能够执行类似的机器学习算法。   

今天我想通过使用Tensorflow展示这个技术。  

TensorFlow的物件检测API

如果您是专业程序员,请查看  

Official blog from Google: https://research.googleblog.com/2017/06/supercharge-your-computer-vision-models.html
Code: https://github.com/tensorflow/models/blob/master/object_detection/object_detection_tutorial.ipynb

其实一直以来,自驾驾驶并不是问题,即使没有深入学习或机器学习,自驾驾驶技术也可以非常成熟。真正的问题是在对象检测,例如行人和交通灯 

现在有几种最先进的技术,我们可以使用。这里是2017年最受欢迎的检测模型。  

简单解释背后的技术

首先,您需要了解,图像处理任务一般来说有四种类型  

我们现在专注于第二个“分类+本地化(即在图象中划出行人在图中的位置)”  


视频的基本形式只是一连串的图片。对于视频中的每个图像(我们称之为帧,如60 帧就等于每秒60张图像)。我们会人手划出图片中的猫的坐标,因此在这个2D图片上将有4个数字,以便在对象(猫)周围形成一个矩形。   所以最后,我们的数据可以描述为很多对的图片和该图片中的4个坐标数。   

猫和箭头之间的盒子是什么?  

他们一般会包括Convolution和Maxpool,这里是一个例子。  

Convolution和Maxpool:用于图像处理(包括Alpha Go的应用)中的技术,将图像缩细为较小的帧。这使得模型能够考虑更少的像素用于决策,同时保持良好的效果(在大多数情况下甚至更好)。  

想了解更多有关图像处理的信息?查看我关于自驾AI的博客:   https://steemit.com/gaming/@jimsparkle/using-ai-to-self-piloting-x-wing-in-star-wars-battlefront-with-howto-and-code

训练

所以机器一开始会为图片随机生成4个数字,并将其与真实坐标进行比较,然后调整模型以产生下一组更好的4个数字。   如果机器自己训练数日,就能得到相当满意的效果。这总结了Facebook如何检测我们的脸,特斯拉检测到交通灯,并且FBI如何检测到您!        


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不错啊,相当支持!我也是用tensorflow做研究的。

寫得很好!在現今AI大熱的年頭,相信很多人都跟我一樣對機器學習有興趣!👍

我希望能以简单的文字为大家带来在一般科技新闻里看不到的内容。希望你喜欢:)。

写的好👍

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Jim 大哥寫的文章很有質量!

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跟早前的幾篇文章一樣,@jimsparkle寫的很詳細,用心。當然文中的技術內容我是不能在短短時間內完全明白,我還是先讀一次,以後慢慢了解吧。
Well done, keep it up @jimsparkle.

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