現在的駕駛模擬器有一個問題，就是看起來不夠逼真，尤其是背景物體，比如樹木和道路標線。據國外媒體報道，俄亥俄州立大學的研究人員開發了一種新方法，可以為模擬器創建逼真的圖像，這可以為更好地測試無人駕駛汽車鋪平道路。
傳統的計算機圖形學使用精細的模型、網格和紋理來渲染來自3D場景的2D圖像。這個過程需要大量的勞動，生成的圖像通常是不真實的，尤其是在背景中。然而，通過使用一種稱為生成對抗網絡(GAN)的機器學習框架，研究人員可以通過提高程序的視覺逼真度(計算機圖形和現實共享的表達水平)來訓練程序隨機生成逼真的環境。這在無人駕駛車輛或道路上測試人類反應時尤為重要。
圖片來源:俄亥俄州立大學
俄亥俄州立大學電氣和計算機工程研究和研究助理的主要作者Ekim Yurtsever部署:“當駕駛模擬看起來像一個計算機游戲時，大多數人都不會認真對待它，所以我們希望讓模擬看起來盡可能與真實世界相似。”現在的駕駛模擬器有一個問題，就是看起來不夠逼真，尤其是背景物體，比如樹木和道路標線。據國外媒體報道，俄亥俄州立大學的研究人員開發了一種新方法，可以為模擬器創建逼真的圖像，這可以為更好地測試無人駕駛汽車鋪平道路。
傳統的計算機圖形學使用精細的模型、網格和紋理來渲染來自3D場景的2D圖像。這個過程需要大量的勞動，生成的圖像通常是不真實的，尤其是在背景中。然而，通過使用一種稱為生成對抗網絡(GAN)的機器學習框架，研究人員可以通過提高程序的視覺逼真度(計算機圖形和現實共享的表達水平)來訓練程序隨機生成逼真的環境。這在無人駕駛車輛或道路上測試人類反應時尤為重要。
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