柳州归来的那个周一,城市被一场突如其来的倒春寒侵袭。铅灰色的云层低低压着,寒风裹挟着细密的冷雨,敲打着新居宽大的落地窗。暖气开得很足,室内外温差在玻璃上凝结出一层朦胧的白雾。
林听裹着厚厚的家居服,盘腿坐在客厅地毯上,面前摊着笔记本电脑和各种打印出来的数据图表,眉头紧锁。屏幕上,自动驾驶感知模型在某个极端天气(暴雨+夜间)模拟测试集上的表现,出现了不符合预期的波动。她反复检查了代码、数据预处理流程、甚至硬件模拟器的参数,都没找到明显问题。项目组内部已经隐隐有了些焦躁的情绪,原定下周的阶段性汇报眼看就要到了。
厨房里传来咖啡机工作的细微声响,随即是沈厌平稳的脚步声。他将一杯冒着热气的黑咖啡放在林听手边的茶几上,自己手里也端着一杯,在她身旁的单人沙发坐下,目光扫过她屏幕上的误差曲线。
“还是卡在夜间暴雨场景?”沈厌问,语气没什么波澜。他今天有课,穿着简单的灰色羊绒衫和休闲裤,鼻梁上架着那副只有在家或极度专注时才戴的细边眼镜,显得斯文又清冷。
“嗯。”林听有些烦躁地抓了抓头发,把一绺发丝咬在嘴里,“白天的、夜间的、雨天的,单独测试都没问题,甚至小雨+夜间也还好。但一到暴雨+夜间,某些特定障碍物的检出率就会莫名下降几个点。增广数据、调整损失函数权重、甚至试了你上次提的那个多尺度特征融合的变体,效果都不稳定。”
沈厌喝了一口咖啡,身体微微前倾,更仔细地看着她屏幕上的模型结构图和错误样本分析。“传感器模拟器的噪声模型,核对过了吗?暴雨对激光雷达和摄像头的干扰模式,可能和你们预设的有偏差。”
“查过了,参数是合作方提供的,说是基于实测数据校准的。”林听叹了口气,“我怀疑是不是数据本身就有bias(偏差),或者我们的模型对某种耦合噪声过于敏感……”
“把出错的样本序列,还有对应的传感器原始模拟数据(前融合后的),发我一份。”沈厌放下咖啡杯,拿起放在沙发扶手上的自己的笔记本电脑,“我晚点用我们实验室的仿真环境跑一下,换个角度看看。”
林听眼睛一亮,立刻动手打包数据。沈厌的实验室在传感器仿真和不确定性建模方面是强项,他或许能看出些她忽略的细节。“会不会太麻烦你?你最近不是也在忙芯片流片的事?”
“并行处理,不冲突。”沈厌已经打开了自己的电脑,开始接收文件
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