| 发布于: | 雪球 | 回复：48 | 喜欢：11 |
这么说吧，雾天是常见的天气，火车开过平交道口也是常见现象，把它们发生的概率乘起来，也远远算不上小概率事件，算不上corner case，这样的事件当然必须处理好啊。
无语了，这性质怎么一样了？摄像头怎么可能不认识雾？当然认识啊，人用肉眼能看到雾，那摄像头也必然看得到。起雾了就退啊，这又没什么的，人类不应该在大雾天开车，摄像头也同样如此。
这更解释不通了啊。按你说的“他只需要知道这种特定画面里人是怎么操控车的即可”，这是雾天场景，正常人类开车时，即便不停车、至少会大幅减速的...这就是“人是怎么操控车的”。为啥这个场景下自动驾驶并未按正常人类的操纵方式行事呢？
不是极端的浓雾天对摄像头来说并不是需要退出的case，强调很多遍了。。。实际上真的到你说的那种浓雾，系统就是会报警退出的。
意想不到的case指的是像连串火车这种物体
这个事情根本就不在于大雾，在于模型碰到一些训练不充分的物体出错了。实际上摄像头的去雾能力比人眼强的多。
至于识别出错这种情况，同楼有人回复过了，现在基于神经网络的黑箱这种通用方法，是很难判断识别出没出错，机器并不知道。类似ChatGPT，它并不能判断自己在一本正经的胡说八道