【无人车专题】: 三年后实现安全标准化？自动驾驶落地真的需要LiDAR吗? 通过虚拟模拟真实世界的导航？一文解锁CVPR焦点讨论...-优快云博客

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本文介绍了CVPR2019大会上关于自动驾驶的热门讲座和研讨会，包括基于机器学习的视觉深度测量、安全人工智能在自动驾驶的应用以及CARLA自动驾驶挑战赛。专家探讨了深度学习在3D传感领域的进展，自动驾驶的安全性问题，以及通过模拟器训练智能体在虚拟世界中导航的可能性。

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2019年计算机视觉顶会CVPR前不久刚在美国长滩闭幕。Robin.ly在大会现场独家采访20多位热点论文作者，为大家解读论文干货。继前两篇CVPR2019 获奖论文现场解读，最新CVPR热点论文解读后，再次推出三篇无人车研究相关的热门讲座、研讨会解读：

讲座：基于机器学习的视觉深度测量
Learning-based Depth Estimation from Stereo and Monocular Images
研讨会： 安全性是无人驾驶的首要课题
Safe Artificial Intelligence for Automated Driving
研讨会： CARLA 自动驾驶挑战赛
CARLA Autonomous Driving Challenge

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基于机器学习的视觉深度测量

视觉深度测量是计算机视觉领域的重要问题。它在自动驾驶、智能机器人、目标检测和跟踪、智能交通、三维建模和3D视频制作等领域都有广泛的应用。近几年来，机器学习和深度学习一直被应用于深度测量领域。CVPR的指导性讲座“Learning-based Depth Estimation from Stereo and Monocular Images”介绍并总结了他们这几年来机器学习技术在 3D 传感领域尤其在自动驾驶领域的应用。

讲座的发起人之一，来自意大利博洛尼亚大学（University of Bologna）的博士后研究员Matteo Poggi在CVPR大会现场接受Robin.ly专访时，给我们大家介绍了他们的讲座以及他们的研究。以下是访谈实录和视频。

Matteo Poggi在美国长滩CVPR2019现场接受Robin.ly访谈

Wenli: 能介绍一下这个讲座吗？

Matteo Poggi：

这个讲座主要是关于机器学习技术在 3D 传感领域的应用，特别是对单一或少数几个图像进行深度测量。其中强调了过去三年中我们如何从手动设计的方法转变为基于机器学习的方法。在手动设计的方法中，开发人员需要设计参数，不断试验和调整算法；在机器学习中，算法可以直接从数据中学习规律，人工干预的程度比较低，整体而言更高效。