图 7 显示了上述过程。顶部图像显示了我们的数据采集车捕获的场景。下一个图像显示使用我们的方法识别的显著突出区域。下一个图像显示突出区域扩大。底部图像显示了测试图像，其中扩大的显著物体被移动了。

图8 PilotNet 转向输出作为输入图像像素偏移函数的曲线

　　上述预测确实是由我们的实验产生的。图 8 显示了 PilotNet 转向输出作为输入图像中像素偏移函数的曲线。蓝线显示了当我们移动包括显著物体（第一类）的像素时的结果。红线显示了当我们移动不包括在显著物体中的像素时的结果。黄线显示了当我们移动输入图像中所有像素时的结果。

　　转移显著物体会导致转向角度的线性变化，这与转换整个图像时几乎一样大。仅转移背景像素对转向角度的影响要小得多。因此，我们确信我们的方法确实找到了图像中用于确定转向的最重要的区域。

　　结论

　　我们描述了一种方法，j2直播，用于在 PilotNet 中找到进行转向决策的输入图像中的区域，即显著物体。我们进一步提供证据表明，该方法识别出的显著物体是正确的。这些结果大大有助于我们对 PilotNet 学习过程的认识。

　　检查显著物体表明，PilotNet 可以学习人类认为“有意义”的特征，同时忽略摄像机图像中与驾驶无关的结构。此功能来源于无须手工编制规则的数据。事实上，PilotNet 学习识别了人类工程师难以预料和编程的微妙特征，例如公路边缘掩映的灌木和非典型车辆。

　　原文地址：https://arxiv.org/abs/1704.07911

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