【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
技术介绍
1、自主车辆利用各种系统和技术来对于环境中的对象(例如，车辆、行人和自行车)执行检测和跟踪。检测和跟踪技术可以使用传感器来捕获环境中的数据。所捕获的传感器数据可以被处理以用于检测环境中的对象并且生成表示这样的对象的边界框。然后，这些边界框可以用于在环境中导航自主车辆。基于传感器数据生成准确地表示环境中存在的对象的边界框有时可以呈现挑战。
技术实现思路
【技术保护点】
1.一种方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述机器学习模型被训练以基于焦点损失来确定针对所述离散值的所述单峰置信度值。
3.根据权利要求1或2所述的方法，进一步包括至少部分地基于与所述输出检测框相关联的中心值来生成表示所述对象的多通道输出数据。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其中，所述多通道输出数据的通道包括针对与所述输出检测框相关联的离散值的单峰置信度值。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其中，所述多通道输出数据的通道包括以下各项中的一个或多个：
6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其中，确定所述输出检测框包括：至少部分地基于所述候选检测框执行非极大值抑制操作。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其中，确定所述提议的中心值包括：至少部分地基于所述单峰置信度值确定针对所述提议的中心值的单峰置信度值达到或者超过阈值。
8.根据权利要求1-7中任一项所述的方法，其中，所述输入数据表示所述环境的自顶向下的透视图。
9.一种或多种非暂时性计算
10.一种系统，包括：
11.根据权利要求10所述的系统，其中，所述机器学习模型被训练以基于焦点损失确定针对所述离散值的所述单峰置信度值。
12.根据权利要求10或11所述的系统，其中，确定所述提议的中心值包括：至少部分地基于所述单峰置信度值确定针对所述提议的中心值的单峰置信度值达到或者超过阈值。
13.根据权利要求10-13中任一项所述的系统，其中，所述阈值是机器学习阈值。
14.根据权利要求10-14中任一项所述的系统，其中，确定所述输出检测框包括：至少部分地基于所述候选检测框执行非极大值抑制操作。
15.根据权利要求10-15中任一项所述的系统，其中，确定针对与所述对象相关联的所述离散值的单峰置信度值包括确定针对与所述对象相关联的所述离散值的高斯置信度值。
...【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述机器学习模型被训练以基于焦点损失来确定针对所述离散值的所述单峰置信度值。
3.根据权利要求1或2所述的方法，进一步包括至少部分地基于与所述输出检测框相关联的中心值来生成表示所述对象的多通道输出数据。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其中，所述多通道输出数据的通道包括针对与所述输出检测框相关联的离散值的单峰置信度值。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其中，所述多通道输出数据的通道包括以下各项中的一个或多个：
6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其中，确定所述输出检测框包括：至少部分地基于所述候选检测框执行非极大值抑制操作。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其中，确定所述提议的中心值包括：至少部分地基于所述单峰置信度值确定针对所述提议的中心值的单峰置信度值达到或者超过阈值。
8.根据权利要求1-7中任一项所述的方法，其中，所述输入数据表示所述环境...
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