Computer Vision for Autonomous Vehicles: Problems, Datasets and State-of-the-Art
Ostatnie lata przyniosły ogromny postęp w dziedzinach związanych ze sztuczną inteligencją, takich jak wizja komputerowa, uczenie maszynowe i pojazdy autonomiczne.
Podobnie jak w przypadku każdej szybko rozwijającej się dziedziny, coraz trudniej jest być na bieżąco lub wejść w tę dziedzinę jako początkujący. Chociaż pojawiło się kilka artykułów przeglądowych na temat poszczególnych podproblemów, nie opublikowano żadnego kompleksowego przeglądu problemów, zbiorów danych i metod w wizji komputerowej dla pojazdów autonomicznych.
Niniejsza monografia stara się wypełnić tę lukę, przedstawiając przegląd najnowocześniejszych zbiorów danych i technik. Nasz przegląd obejmuje zarówno historycznie najistotniejszą literaturę, jak i aktualny stan wiedzy na temat kilku konkretnych tematów, w tym rozpoznawania, rekonstrukcji, estymacji ruchu, śledzenia, rozumienia sceny i kompleksowego uczenia się dla autonomicznej jazdy. W tym celu analizujemy wydajność aktualnego stanu wiedzy na kilku wymagających zestawach danych, w tym KITTI, MOT i Cityscapes.
Ponadto omawiamy otwarte problemy i bieżące wyzwania badawcze. Aby ułatwić dostęp i uwzględnić brakujące odniesienia, udostępniamy również stronę internetową, która umożliwia nawigację po tematach i metodach oraz dostarcza dodatkowych informacji.