Domain Generalization via Optical Flow: Training a CNN in a Low-Quality Simulation to Detect Obstacles in the Real World
Notice bibliographique
Résumé
Many applications in robotics and autonomous systems benefit from machine learning applied to computer vision, but often the acquisition and preparation of data for training is complex and time-consuming. Simulation can significantly reduce the effort and potential risk of data collection, thereby allowing faster prototyping. However, the ability of a data-driven system to generalize from simulated data to the real world is far from obvious and often leading to inconsistent real-world results. This paper demonstrates that some properties of optical flow can be exploited to address this generalization problem. In this work, we train a neural network to detect collisions with simulated optical flow data. Our network, FlowDroNet, is able to correctly predict up to 89 percent of the collisions of a realworld dataset and easily achieves a higher detection accuracy when compared to a network trained on a similar dataset of realworld collisions. We release our code, models and a real-world dataset for collision avoidance as open-source. We also explore the relationship between the complexity of the input information and the ability to generalize to unseen environments, and show that in some situations, optical flow is an interesting tool to bridge the reality gap.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».