テスラ自動運転キーノート @ CVPR21 要約
(clien.net)<p>レーダーを外したピュアビジョンでオートパイロットを改善した事例の発表（Clienのslipper氏による要約）<br />
- 以前はレーダーとビジョンを組み合わせて使用<br />
- レーダーノイズのため、推定値の信頼性に問題があった<br />
- そこでビジョンのみを使って物体の位置、速度、加速度を推定する作業を進行<br />
→ 公道を走行するテスラフリートの走行映像を持ち込み、オフラインで自動的にラベリング（位置、速度、加速度を書き込む）することで学習用データを構築 <br />
→ 「厄介な状況」だと分かる221種類の兆候を定義し、一般のテスラ車両で「シャドウモード」として動作するニューラルネットワークがこれらの兆候を捉える<br />
→ テスラAI部門が特定の「厄介な状況」を問題だと判断すると、類似状況のデータをテスラ車両から収集し、（自動で）ラベリングした学習データを作成<br />
→ これで学習させた新しいニューラルネットワークを再び「シャドウモード」で展開することを反復<br />
→ 4か月間で7回繰り返し、エッジケースを含む100万本の映像で学習セットを構築<br />
→ ラベル数は6兆個、容量は1.5ペタバイト<br />
→ 学習のために1.8エクサフロップス性能のスーパーコンピューターを構築<br />
- この結果として生まれたのがピュアビジョン・オートパイロット<br />
- はるかに素早く対応し、さまざまな物体を識別して満足できる結果を示した</p>
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