如何在自动驾驶的视觉感知中检测corner cases？

主要观点总结

本文是关于自动驾驶中视觉感知的corner cases的检测方法的概述。文章讨论了从pixel level到scenario level的corner cases层次及其检测方法的类别。文中详细描述了各层次corner cases的特点和相应的检测方法，如重建、预测、生成、置信度评分和特征提取等方法。由于缺乏包含所有类型corner cases的大规模数据集，目前看来无监督方法或仅在正常样本上训练的方法是最有效的获取corner case检测器的方法。

关键观点总结

关键观点1: 文章介绍了自动驾驶视觉感知中的corner cases及其重要性。

Corner cases是自动驾驶中很重要的问题，指的是视觉感知中出现的未期望或未知情况。检测这些corner cases对安全至关重要，检测方法对训练数据的选择自动化也非常重要。

关键观点2: 文章讨论了corner cases的层次划分及其与检测方法的联系。

文章将corner cases分为pixel level、domain level、object level、scene level和scenario level等层次，并详细描述了每个层次的特性和相应的检测方法。这些层次与检测方法的联系是文章的核心内容之一。

关键观点3: 文章强调了缺乏包含所有类型corner cases的大规模数据集的问题。

由于缺乏这样的数据集和相关的open world问题，目前最有效的获取corner case检测器的方法是无监督方法或仅在正常样本上训练的方法。

关键观点4: 文章提到的几个重要参考文献为自动驾驶的corner cases研究提供了进一步的阅读途径。

文章中附上了几个重要参考文献，这些文献涉及corner cases的各个方面，为深入研究提供了有价值的资料。

关键观点5: 自动驾驶之心的相关活动和信息。

文章提到了自动驾驶之心的联合主办活动、学习社区、视频课程和全平台矩阵等信息，展示了其在自动驾驶领域的专业性和资源丰富性。