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J-GLOBAL ID：201902210675624080   整理番号：19A1961459

実世界ラベルなしのシミュレーションから駆動するための学習【JST・京大機械翻訳】

Learning to Drive from Simulation without Real World Labels

著者 (7件)： Bewley Alex (Wayve in Cambridge, United Kingdom (UK)) ,  Rigley Jessica (Wayve in Cambridge, United Kingdom (UK)) ,  Liu Yuxuan (Wayve in Cambridge, United Kingdom (UK)) ,  Hawke Jeffrey (Wayve, Cambridge, UK) ,  Shen Richard (Wayve, Cambridge, UK) ,  Lam Vinh-Dieu (Wayve, Cambridge, UK) ,  Kendall Alex (Wayve, Cambridge, UK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICRA  ページ： 4818-4824  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： シミュレーションは,劣った機械学習システムのための強力なツールであり,現実世界の問題を解決するための方法を設計することができる。シミュレーションにおいて純粋に訓練と評価方法は,シミュレーション環境において望ましい作業においてしばしば「成功するために行われる」ことが多い。しかし,結果としてのモデルは,現実の世界で操作できない。ここでは,実世界のラベルなしで,農村道路上でのシミュレーションから運転までの運転方針に従って,ビジョンベースの車線を移動する方法を提示し評価した。著者らのアプローチは,画像から画像への変換における最近の進歩を活用して,シミュレーション制御ラベルから単一カメラ制御ポリシーを共同的に学習しながら,ドメイン転送を達成する。著者らは,この方法の運転性能を,開ループ回帰計量と,農村および都市道路上の自律車両を操作する閉ループ性能の両方を用いて評価した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 走行性能 ,  道路 ,  画像 ,  機械学習 ,  *シミュレーション ,  都市 ,  開ループ系 ,  農村
準シソーラス用語： 自律性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 世界 ,  ラベル ,  シミュレーション ,  学習