自动驾驶算法—直接感知 Direct Perception（二）

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接着上篇文章： 自动驾驶算法—直接感知 Direct Perception（一） 三 视觉抽象 1.  计算机视觉对行动重要吗？ 自直接感知的自动驾驶框架 ( DeepDriving ) 发布以来便一直有一些质疑的声音，相对于 end-to-end 的框架来说，先感知再控制是否有必要？对此也有不少的研究试图证明直接感知框架的优越性，（如这篇在 Science Robotics 上发表的文章  Does computer vision matter for action? ）便说明了在驾驶和 PFS游戏中，直接感知框架相对 end-to-end 的框架来训练时长更短，平均表现更好，并且在没有见过的场景下也更加优秀。在城市自动驾驶环境中，具体什么形式的感知任务最高效。文章  Label Efficient Visual Abstractions for Autonomous Driving  便是基于以上问题展开了深入的研究。   （ 1）分析各种中间表示：分割、深度、法线、流量、反照率  （2）中间表示可改善结果  （3） ………………………………