Apprentissage profond pour les véhicules autonomes: modèles prédictifs

Cette séance de cours aborde le thème des modèles prédictifs et des trackers dans le contexte de l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes. Il se penche sur les défis de la détection des objets, du suivi et du suivi multi-cibles, en discutant de divers algorithmes et stratégies. L'instructeur présente la formulation de problèmes de suivi uniques et multi-cibles, ainsi que les définitions mathématiques et les techniques d'optimisation en jeu. En outre, la séance de cours explore l'utilisation des réseaux neuraux pour le suivi, l'importance de la représentation des objets et les progrès dans l'apprentissage du suivi avec les réseaux neuraux récurrents. La séance se termine par un aperçu de la localisation des piétons en 3D, de l'estimation de l'incertitude et de l'application des indices sociaux à des tâches comme la distanciation sociale.