En forskargrupp från Deakin University i Australien har publicerat en ny studie med titeln Deep Imitation Learning for Autonomous Vehicles Based on Convolutional Neural Networks [1]. Som det framgår av titeln så använder de sig av s.k. imitationsinlärning där algoritmen lär sig från demonstrationer. 

Under experimentet fick en mänsklig förare köra ett fordon utrustat med tre utåtriktade kameror. Kamerabilderna behandlas sedan med faltningsnätverk (convolutional neural networks, CNN) som lär sig fatta beslut utifrån förarens beslut.

Studien fokuserade på att utvärdera hur prestandan hos CNN påverkas av olika arkitekturer, inklusive antalet lager och filter samt filterstorleken. De kom fram till att antalet filter inte påverkar prestandan.

Källor

[1] CHINESE ASSOCIATION OF AUTOMATION. Improving the vision of self-driving vehicles. 2020-03-06 Länk