馬車竟變出大活人,特斯拉“幽靈”車又犯臉盲!

語言: CN / TW / HK

新智元報道

編輯:Joey 桃子

【新智元導讀】特斯拉:什麼是馬車?

這次,特斯拉竟被一個馬車整蒙圈了。

一會兒是大貨車

一會兒是半掛卡車

最不可思議的是,竟還能識別出人在前面走...

難道又是「幽靈」嗎?

這個特斯拉無法識別馬車的TikTok影片在網上瘋傳,就連人工智慧軟體公司Light的聯合創始人Igor Susmelj發問:

我想知道這個模型在訓練時看過多少馬車。

僅是一個小小馬車就難住了特斯拉。

不難看出,在識別邊緣化場景方面,特斯拉自動輔助駕駛系統(AP),甚至是全自動駕駛(FSD)更容易在行駛中出現致命事故。

Electrek主編FredLambert就在昨天釋出了特斯拉在美國藍嶺山脈的測試:

影片顯示特斯拉汽車無法在標記的車道內行駛。更恐怖的是,差點把FredLambert引向懸崖。

特斯拉在識別上出現問題也不是一次兩次了。

把拿著交通指示牌的人識別成交通柱子。

把各種動物要麼識別成人,要麼乾脆啥也沒有...

把月亮識別成黃色交通指示燈。

接下來,就講講特斯拉識別故障那些事兒

看不到白色?

特斯拉撞車事故確實不算少,不過為啥老盯著白色卡車撞?

眼前的白不是白,你說的車是什麼車。

21年3月,一輛白色特斯拉Model Y在美國底特律西南部的一個十字路口撞上了一輛白色半掛卡車。

而這已經不是特斯拉第一次與白色卡車相撞了。

早在2016年,美國佛州的一輛特斯拉Model S在Autopilot狀態下與正在轉彎的白色半掛卡車發生碰撞,鑽進了卡車貨櫃下方,特斯拉駕駛員不幸身亡。

而真實原因竟然是特斯拉把白色識別為天空,才撞了上去。

你見過會移動的天空嗎......

此前有知乎網友曾拿下面這張圖做視覺識別實驗。

把白色卡車圖片匯入Photoshop,採用快速選擇工具,試圖把白色卡車的輪廓勾選出來,得到的結果是這樣的:

有一大片藍天白雲同時被劃入了勾選框,在Photoshop來看白色貨箱和天空是一樣的。

特斯拉輔助自動駕駛視覺識別系統的結果可能也是如此。好傢伙,原來特斯拉還是個「色盲」。

另外,特斯拉為啥「專挑卡車撞」?

那得先說說自動駕駛系統分離運動目標的方法。

考慮到實時性和成本,目前業內大多采用幀差法。這種方法對運算資源消耗最少,最容易達到實時性,但缺點是準確度不高。

所謂幀差法,即檢測相鄰幀之間的畫素變化。

幀差法的基本原理是:

運動目標影片中,可以根據時間提取出系列連續的序列影象,在這些相鄰的序列影象中,背景的畫素變化較小,而運動目標的畫素變化較大,利用目標運動導致的畫素變化差,則可以分割出運動目標。

對於比較大、顏色一致的運動目標,如白色大貨車,幀間差分法會「在目標內部產生空洞,無法完整分割提取運動目標」。

某些底盤高的大貨車側面,就如同白紙,基於深度學習的機器視覺此時就如同盲人,不減速直接撞上去。

大白天撞鬼

之前,特斯拉的視覺識別系統還鬧出過靈異事件。

有特斯拉車主在經過無人區時,發現車上自動識別障礙物的雷達探測出很多“人形”物體。

還有網友釋出了一則特斯拉行經墓地的影片,

影片中,車輛行駛過程中,螢幕上的雷達一直顯示前方出現眾多行人從車輛路過,但觀看影片錄製的車輛前方,卻未見一人。

特斯拉其實並不是看到「幽靈」,而是車輛在行駛過程中會遭遇一種攻擊自動駕駛輔助系統(ADAS)的影象。

這又是特斯拉Autopolit的鍋。

在公路上正常行駛的特斯拉隨時都會因將路旁的各種標牌(如廣告中的Stop標誌),誤認為限速或者停車標誌,然後猛踩剎車,被部分車主稱為“幽靈剎車”。

這幽靈車,小編屬實不敢坐。

如何進行影象識別

特斯拉全車配備了8個攝像頭、1個毫米波雷達、12個超聲波雷達來檢測外部環境。

8個攝像頭是用來來識別現實中的物體。攝像頭可以獲取路上行人、車輛、動物或其他障礙物等等。

要知道,8個攝像頭捕捉的都是二維影象,並沒有深度資訊。因此特斯拉通過8個不同視角的視覺輸入,輸出三維向量空間。

可以看到,多攝像頭融合後輸出的向量空間質量更高,能夠幫自動駕駛汽車更精準地感知世界、定位自身。

其中就包括道路、交通指示燈、車輛等等自動駕駛需要觀察到的因素。

從演算法層面來講,特斯拉的深度學習網路稱為HydraNet。

基礎演算法程式碼是共享的,整個HydraNet包含48個不同的神經網路,通過這48個神經網路,就能輸出1000個不同的預測張量。

然而視覺系統總會有學習不到的地方。

早幾年,特斯拉曾與第三方合作將資料工作外包,但發現標註資料的質量並不高,隨後便擴充了自己的團隊。

最初特斯拉的大多數的標註還是在2D影象上進行。

不久後,標註開始轉移到4D空間,即3D空間+時間維度,並且直接在Vector Space進行標註,資料以一個Clip為最小標註單位。

這次識別馬車出現的問題,有人嘲諷道,還沒有給馬車貼上資料標籤呢。

問題是,馬斯克前段時間剛剛解僱了加州自動駕駛部門的資料標註員。

特斯拉的「視力」簡直讓人堪憂。

參考資料:

https://futurism.com/the-byte/tesla-mistakes-horse-buggy-murderous-semi-truck

https://twitter.com/ISusmelj/status/1558912252119482368

https://www.thinkautonomous.ai/blog/how-tesla-autopilot-works/