Real-time semantic reasoning for autonomous driving - Σταθόπουλος, Αναστάσιος (Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών. Τομέας Τεχνολογίας Πληροφορικής και Υπολογιστών, 2018)
Σκοπός της παρούσας διπλωματικής εργασίας είναι η προσέγγιση δύο πολύ σημαντικών προβλημάτων που οποιαδήποτε σύστημα αυτόνομης οδήγησης χρειάζεται να επιλύσει. Τα προβλήματα αυτά είναι η κατάτμηση του δρόμου και ανίχνευση οχημάτων σε εικόνες που έχουν ληφθεί από κάμερες προσαρμοσμένες σε κάποιο όχημα και αντιστοιχούν σε μια ποικιλία από διαφορετικές καταστάσεις οδήγησης. Τα δύο προβλήματα είναι αρκετά διαφορετικά μεταξύ τους και μπορούν να μοντελοποιηθούν σαν δύο κλασικά προβλήματα του ερευνητικού πεδίου της Όρασης Υπολογιστών. Το πρόβλημα της κατάτμησης του δρόμου αποτελεί το γνωστό πρόβλημα της σημασιολογικής κατάτμησης εικόνας, ενώ αυτό της ανίχνευσης οχημάτων μπορεί να μοντελοποιηθεί ως ένα πρόβλημα ανίχνευσης αντικειμένων. Οι σύγχρονες μέθοδοι επίλυσης των προβλημάτων αυτών χρησιμοποιούν τεχνικές Βαθειάς Μηχανικής Μάθησης. Επομένως, ο στόχος της διπλωματικής αυτής είναι η κατασκευή ενός νευρωνικού δικτύου για κάθε ένα από τα δύο αυτά προβλημάτα. Ενώ οι περισσότερες σύγχρονες προσεγγίσεις σχετικά με τη σημασιολογική κατάτμηση και την ανίχνευση αντικειμένων επικεντρώνονται στη βελτίωση της απόδοσης των μοντέλων που χρησιμοποιούνται, σε αυτή την εργασία εξηγούμε πως ο χρόνος εκτέλεσης είναι μια πολύ σημαντική παράμετρος για τη σχεδίαση εφαρμογών πραγματικού χρόνου όπως αυτές που χρησιμοποιούνται για την αυτόνομη οδήγηση. Συνεπώς, τα μοντέλα που θα υλοποιήσουμε θα πρέπει να κινούνται προς αυτή την κατεύθυνση. Πιο συγκεκριμένα, θέλουμε να σχεδιάσουμε μοντέλα τα οποία να είναι όσο το δυνατόν πιο απλά και να μπορούν να κάνουν προβλέψεις σε πραγματικό χρόνο διατηρώντας παράλληλα ικανοποιητική απόδοση. Επίσης, επιθυμούμε τα μοντέλα που θα σχεδιάσουμε να μπορούν να ενοποιηθούν σε μια κοινή αρχιτεκτονική που να μπορεί να επιλύει και τα δύο προβλήματα ταυτόχρονα. Προς αυτή την κατεύθυνση, και τα δύο νευρωνικά δίκτυα που χρησιμοποιούνται έχουν αρχιτεκτονική κωδικοποιητή-αποκωδικοποιητή. Ο κωδικοποιητής είναι κοινός και στα δύο νευρωνικά δίκτυα, ενώ ο αποκωδικοποιητής είναι ξεχωριστός. Τα μοντέλα που αναπτύχθηκαν είναι αρκετά απλά και μπορούν να εκπαιδευτούν end-to-end.