apollo學習筆記二十：apollo 感知（下）

感知中的機器學習 自動駕駛中深度學習模型需要更好的可解釋性，歸結爲如何評估模型讓用戶知道模型是安全的？模型更新後如何做迴歸測試？模型的應用邊界在哪裏？目前，大家認爲可解釋性可以通過測試來體現，如果大量測試得到相同的結果，那麼原理是不是真正的可解釋也就沒那麼重要。 在感知模塊中，除了做基本的檢測、分割之外，還有後處理階段等由公式表示的幾何計算問題，是不需要深度學習的。另外，Common sense也

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