在数学中,以Kenneth E. Iverson命名的“艾佛森括号”,是一种用方括号记号,如果方括号内的条件满足则为1,不满足则为0.
如下图所示,先使用艾弗森括号比较两个尾部时间和,可以判断出第2帧为冗余帧,算法直接空闲等待一会(Sit idle and wait!),直接处理第3帧。这种动态调度的方式可以将流感知的检测精度提升到13.0,与上面表格第7行对应。
4 结论
本文引入了一个元基准,可以将现有的图像或者视频理解任务转换为流式感知任务,以便应用到自动驾驶等实时性的任务中,同时结合准确率和延迟提出了一个整体的流感知评估函数,并对现有的一些SOTA检测算法进行了实验,发现了实时在线感知与离线感知的差距,虽然作者也提出了一些改进的方法,但仍存在很大的提升空间,作者希望通过该工作来启发更多高效的流感知方法。引用文献[1] Chang, Ming-Fang, et al. "Argoverse: 3d tracking and forecasting with rich maps." Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2019.[2] Chen, Kai, et al. "Hybrid task cascade for instance segmentation." Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2019.[3] Lin, Tsung-Yi, et al. "Focal loss for dense object detection." Proceedings of the IEEE international conference on computer vision. 2017.[4] He, Kaiming, et al. "Mask r-cnn." Proceedings of the IEEE international conference on computer vision. 2017.