现在的驾驶模拟器有一个问题，就是看起来不够逼真，尤其是背景物体，比如树木和道路标线。据国外媒体报道，俄亥俄州立大学的研究人员开发了一种新方法，可以为模拟器创建逼真的图像，这可以为更好地测试无人驾驶汽车铺平道路。
传统的计算机图形学使用精细的模型、网格和纹理来渲染来自3D场景的2D图像。这个过程需要大量的劳动，生成的图像通常是不真实的，尤其是在背景中。然而，通过使用一种称为生成对抗网络(GAN)的机器学习框架，研究人员可以通过提高程序的视觉逼真度(计算机图形和现实共享的表达水平)来训练程序随机生成逼真的环境。这在无人驾驶车辆或道路上测试人类反应时尤为重要。
图片来源:俄亥俄州立大学
俄亥俄州立大学电气和计算机工程研究和研究助理的主要作者Ekim Yurtsever部署:“当驾驶模拟看起来像一个计算机游戏时，大多数人都不会认真对待它，所以我们希望让模拟看起来尽可能与真实世界相似。”现在的驾驶模拟器有一个问题，就是看起来不够逼真，尤其是背景物体，比如树木和道路标线。据国外媒体报道，俄亥俄州立大学的研究人员开发了一种新方法，可以为模拟器创建逼真的图像，这可以为更好地测试无人驾驶汽车铺平道路。
传统的计算机图形学使用精细的模型、网格和纹理来渲染来自3D场景的2D图像。这个过程需要大量的劳动，生成的图像通常是不真实的，尤其是在背景中。然而，通过使用一种称为生成对抗网络(GAN)的机器学习框架，研究人员可以通过提高程序的视觉逼真度(计算机图形和现实共享的表达水平)来训练程序随机生成逼真的环境。这在无人驾驶车辆或道路上测试人类反应时尤为重要。
图片来源:俄亥俄州立大学
俄亥俄州立大学电气和计算机工程研究和研究助理的主要作者Ekim Yurtsever部署:“当驾驶模拟看起来像一个计算机游戏时，大多数人都不会认真对待它，所以我们希望让模拟看起来尽可能与真实世界相似。”
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