面向自动驾驶数据生成的风格迁移网络研究

自动驾驶数据集的丰富性是保证基于深度学习的自动驾驶算法鲁棒性和可靠性的关键。当前的自动驾驶数据集在夜晚场景和各类气候、天气条件下的数据量仍十分有限，为满足无人驾驶领域的应用需求，本文中构建了风格迁移网络，可将当前自动驾驶数据集转换为夜晚、雪天等多种形式。该网络采用单编码器-双解码器结构，综合语义分割网络、跳跃连接和多尺度鉴别器等多种手段用于提高图像的生成质量，生成的图像具有良好的视觉效果。用真实数据训练deeplabv3+语义分割网络来评价生成图像的结果表明，本文采用的网络生成图像的平均交并比比基于双编码-双解码结构的两种网络（AugGAN和UNIT）分别提升了2.50%和4.41%。