Предложен метод частотной балансировки задач для систем автопилота на базе YOLOv8

В препринте на arXiv исследователи представили подход Frequency-aware Task Weighting (FTW), направленный на оптимизацию единых моделей восприятия для беспилотного транспорта на базе архитектуры YOLOv8. Сеть объединяет задачи обнаружения объектов, сегментации проезжей части и дорожной разметки.

Метод FTW динамически определяет веса задач, анализируя низкочастотную энергию в истории функции потерь. Эксперименты проводились на наборе данных Mapillary Vistas в режимах статического обучения и прогрессивной заморозки слоев, сравнивая FTW с фиксированными и основанными на неопределенности весами.

По итогам единичных запусков FTW продемонстрировал лучшие значения mIoU для разметки и mAP для детекции. При этом авторы подчеркивают, что результаты носят исследовательский характер и пока не доказывают безусловного превосходства метода над существующими базовыми решениями.