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PROCÉDÉ D'APPRENTISSAGE ET DISPOSITIF D'APPRENTISSAGE POUR GÉNÉRER DES CARTES DE CARACTÉRISTIQUES VIRTUELLES DONT LES CARACTÉRISTIQUES SONT LES MÊMES OU SIMILAIRES À CELLES DE CARTES DE CARACTÉRISTIQUES RÉELLES EN UTILISANT UN GAN POUVANR ÊTRE APPLIQUÉ À UNE ADAPTATION DE DOMAINE À UTILISER DANS DES ENVIRONNEMENTS DE CONDUITE VIRTUELS
PROCÉDÉ D'APPRENTISSAGE ET DISPOSITIF D'APPRENTISSAGE POUR GÉNÉRER DES CARTES DE CARACTÉRISTIQUES VIRTUELLES DONT LES CARACTÉRISTIQUES SONT LES MÊMES OU SIMILAIRES À CELLES DE CARTES DE CARACTÉRISTIQUES RÉELLES EN UTILISANT UN GAN POUVANR ÊTRE APPLIQUÉ À UNE ADAPTATION DE DOMAINE À UTILISER DANS DES ENVIRONNEMENTS DE CONDUITE VIRTUELS
A method of learning for deriving virtual feature maps from virtual images, whose characteristics are same as or similar to those of real feature maps derived from real images, by using GAN including a generating network and a discriminating network capable of being applied to domain adaptation is provided to be used in virtual driving environments. The method includes steps of: (a) a learning device instructing the generating network to apply convolutional operations to an input image, to thereby generate a output feature map, whose characteristics are same as or similar to those of the real feature maps; and (b) instructing a loss unit to generate losses by referring to an evaluation score, corresponding to the output feature map, generated by the discriminating network. By the method using a runtime input transformation, a gap between virtuality and reality can be reduced, and annotation costs can be reduced.
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