Waymo推出AI“内容搜索”工具 让自动驾驶汽车快速识别物体

据国外媒体报道，Waymo开发的自动驾驶汽车使用计算机视觉技术和人工智能来识别周围的环境，并实时决定车辆应该如何反应和移动。当车内的摄像头和传感器感知到物体时，这类物体会与Alphabet编制的大型数据库中的物体进行匹配，进行识别。

(来源:Waymo)大量的数据集对于自动驾驶汽车的训练非常重要，因为数据集可以让汽车中的AI变得更好，提高性能。然而，工程师需要一些方法来有效地将数据集中的对象与查询的对象进行匹配，以便他们可以研究AI如何处理某些类型的图像。据国外媒体报道，为了解决这个问题，Waymo最近研究了一款名为内容搜索的工具，其功能类似于谷歌图片搜索和谷歌照片。这种系统可以将查询内容与图像中的语义内容进行匹配来表示对象，使得基于自然语言查询的图像检索更加容易。在“内容搜索”工具出现之前，如果Waymo的研究人员想要从日志中检索特定的样本，就需要用启发式的方法来描述对象。需要用规则搜索物体的命令来搜索Waymo的日志，也就是说需要用“X高度以下”或者“以每小时Y英里的速度移动”的命令来搜索物体。这种基于规则的搜索结果通常非常广泛，需要研究人员手动整理才能得到结果。“内容搜索”工具通过创建数据目录，并在不同目录之间搜索相似性，以在呈现对象时找到最相似的类别，成功解决了上述问题。如果向内容搜索工具显示一辆卡车或一棵树，该工具返回的结果是Waymo的自动驾驶汽车遇到的其他卡车或树。因为自动驾驶汽车在行驶时会记录周围物体的图像，然后以嵌入式或数学形式存储这种物体，这意味着该工具可以根据存储的物体图像和提供的物体之间的相似度来比较物体类别并对响应进行排序，这类似于谷歌的嵌入式相似度匹配服务。虽然Waymo汽车遇到的对象有各种形状和大小，但它们都需要细化为基本组件并进行分类，以便“内容搜索”工具可以工作。为了实现这个目标，Waymo使用了多个AI模型，这些模型已经在各种对象上进行了训练。不同的模型将学习识别不同的对象，并由“内容搜索”工具支持，以便模型可以了解在给定的图像中是否可以找到属于特定类别的对象。除了主模型，Waymo还使用了光学字符识别模型，允许Waymo的车辆根据图像中的文本为图像中的对象添加额外的识别信息。例如，一辆配有徽标的卡车将在内容搜索描述中包含包含该徽标的文本。由于上述模型可以协同工作，Waymo的研究人员和工程师可以搜索特定对象的图像数据日志，如特定种类的树木和特定品牌的汽车。这并不是Waymo第一次使用多种机器学习模型来提高车辆的可靠性和准确性。过去，Waymo曾与Alphabet/ Google合作，帮助DeepMind共同开发AI技术。人工智能系统从进化生物学中获得灵感。首先，创建各种机器学习模型。训练结束后，表现不好的模型将被踢出局，由后代模型取而代之。据悉，这项技术已经成功减少了误报数量，同时也减少了所需的计算资源和训练时间。据国外媒体报道，Waymo开发的自动驾驶汽车使用计算机视觉技术和人工智能来识别周围的环境，并实时决定车辆应该如何反应和移动。当车内的摄像头和传感器感知到物体时，这类物体会与Alphabet编制的大型数据库中的物体进行匹配，进行识别。

(来源:Waymo)大量的数据集对于自动驾驶汽车的训练非常重要，因为数据集可以让汽车中的AI变得更好，提高性能。然而，工程师需要一些方法来有效地匹配……e对象和被查询的对象，这样他们可以研究AI是如何处理某些类型的图像的。据国外媒体报道，为了解决这个问题，Waymo最近研究了一款名为内容搜索的工具，其功能类似于谷歌图片搜索和谷歌照片。这种系统可以将查询内容与图像中的语义内容进行匹配来表示对象，使得基于自然语言查询的图像检索更加容易。在“内容搜索”工具出现之前，如果Waymo的研究人员想要从日志中检索特定的样本，就需要用启发式的方法来描述对象。需要用规则搜索物体的命令来搜索Waymo的日志，也就是说需要用“X高度以下”或者“以每小时Y英里的速度移动”的命令来搜索物体。这种基于规则的搜索结果通常非常广泛，需要研究人员手动整理才能得到结果。“内容搜索”工具通过创建数据目录，并在不同目录之间搜索相似性，以在呈现对象时找到最相似的类别，成功解决了上述问题。如果向内容搜索工具显示一辆卡车或一棵树，该工具返回的结果是Waymo的自动驾驶汽车遇到的其他卡车或树。因为自动驾驶汽车在行驶时会记录周围物体的图像，然后以嵌入式或数学形式存储这种物体，这意味着该工具可以根据存储的物体图像和提供的物体之间的相似度来比较物体类别并对响应进行排序，这类似于谷歌的嵌入式相似度匹配服务。虽然Waymo汽车遇到的对象有各种形状和大小，但它们都需要细化为基本组件并进行分类，以便“内容搜索”工具可以工作。为了实现这个目标，Waymo使用了多个AI模型，这些模型已经在各种对象上进行了训练。不同的模型将学习识别不同的对象，并由“内容搜索”工具支持，以便模型可以了解在给定的图像中是否可以找到属于特定类别的对象。除了主模型，Waymo还使用了光学字符识别模型，允许Waymo的车辆根据图像中的文本为图像中的对象添加额外的识别信息。例如，一辆配有徽标的卡车将在内容搜索描述中包含包含该徽标的文本。由于上述模型可以协同工作，Waymo的研究人员和工程师可以搜索特定对象的图像数据日志，如特定种类的树木和特定品牌的汽车。这并不是Waymo第一次使用多种机器学习模型来提高车辆的可靠性和准确性。过去，Waymo曾与Alphabet/ Google合作，帮助DeepMind共同开发AI技术。人工智能系统从进化生物学中获得灵感。首先，创建各种机器学习模型。训练结束后，表现不好的模型将被踢出局，由后代模型取而代之。据悉，这项技术已经成功减少了误报数量，同时也减少了所需的计算资源和训练时间。

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