“这种方法的一个优点在于，当自动驾驶车辆学习如何做出决策时，它允许车辆关注更少的相关信息，做到更接近人类的决策方式。”研究团队在论文中表示。
除此之外，该团队还提供了一种新的基于沿时间膨胀RetinaNet的在线道路事件感知增量算法，在50%重叠度下，帧级和视频级事件检测的平均准确率分别为16.8 %和6.1 %。
但一个问题在于，ROAD关注到了各类车辆中驾驶员所执行的行动，却没有考虑到行人、自行车等道路上的其他参与者动作，而对于业界的企业玩家来说，对道路上各种Corner Case的攻克才是更急迫和突显竞争力的。
另外，ROAD数据集仅基于22个视频标注而成，对于自动驾驶的感知算法来说，ROAD的数据量远远不够，且还需要覆盖更多更复杂场景。

稿源：(雷锋网)

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标题：基于道路事件，会让自动驾驶像人那样感知环境吗？|RO 自动驾驶( 二 )