摘要
本公开涉及一种道路交通条件可控注入的自动驾驶图像生成方法,包括对噪声图像利用训练好的Unet模型,在预设道路交通条件信息引导下进行去噪,以自动生成连续的自动驾驶图像;所述Unet模型在训练时通过对真实驾驶图像加噪,并利用真实驾驶图像中的条件作为引导去噪。本公开方法可构建高质量、可控性强的合成数据集,以丰富真实的自动驾驶数据集,用于自动驾驶系统的学习训练,提升自动驾驶系统泛化能力。
技术关键词
路况
图像生成方法
交通
条件可控
自动驾驶系统
噪声图像
交叉注意力机制
图像特征提取
视角
查询特征
样本
可读存储介质
相机
关键字
场景
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