天下一品のロゴ、ホンダ車が「進入禁止」と再び誤認識
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自動運転における標識の誤認識を回避するための統計的手法として、アンサンブル学習用いるのも一案です。
アンサンブル学習は複数の異なる機械学習モデルを組み合わせて、予測結果を集約することによりの認識精度を向上することができます。
例としてランダムフォレスト・勾配ブースティング・ニューラルネットワークなどのモデルを用い、それぞれからの予測を重み付き平均で統合することで、特定のモデルが持つバイアスを相互に補正し、より正確な認識システムを構築できます。
さらには、モデルの予測不確実性をシステムで監視し、不確実性が一定の閾値以上の場合は人間の介入を促す対応を取ることも可能です。
注目のコメント
これ、昔も問題になりましたが、まだ解決していないのですね。いまはホンダセンシングで人間ドライバーに認識した標識マークを通知するだけだけど、これが自動運転AIだったら、天下一品の駐車場にはAIは進入できなくなる。
これは悪意があるものではないが、悪意を伴ったときを想定する必要があるのが難しい点。
紙幣の透かしとかではないが、標識とかに特殊なリフレクター入れてそれを判別に使うといったことは必要になっていくのではないかと思う。