无缝集成ReLUMax 提高语义分割模型故障容忍度 ！

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ADAS  Laboratory 点击上方 蓝字 关注  智驾实验室           加入【 智驾实验室 】交流群， 获取更多内容和资料 深度学习模型对于自动驾驶车辆的感知至关重要，但它们的可靠性受到算法限制和硬件故障的挑战。作者通过研究语义分割模型的故障容错来应对后者。 利用已建立的硬件故障模型，作者在准确性和不确定性方面评估现有的加固技术，并引入了ReLUMax，这是一种新颖的简单激活函数，旨在提高对瞬态故障的抵抗力。 ReLUMax可以无缝地集成到现有架构中，且无需付出时间开销。 作者的实验表明，ReLUMax有效地提高了鲁棒性，保留了性能并增强了预测信心，从而为自动驾驶系统的可靠发展做出了贡献。 代码可在https://github.com/iurada/neutron-segmentation中找到。 1 Introduction 自动驾驶系统在感知和导航复杂环境方面面临巨大挑战。可靠的场景识别模型至 ………………………………