自动驾驶 GAN 数据增强及训练效率优化平台

应用场景示例数据

数据采集与管理 (摄像头数据)

字段	示例值	描述
timestamp	2024-01-02 10:00:00	时间戳
location	{ "latitude": 31.2304, "longitude": 121.4737 }	位置信息
sensor_id	camera_front_01	传感器ID
weather	晴朗	天气状况
scene	城市道路	场景类型
annotations	[{ "type": "车辆", "bbox": [100, 200, 300, 400] }, { "type": "行人", "bbox": [500, 600, 600, 700] }]	标注信息

GAN 数据生成 (GAN 生成配置)

字段	示例值	描述
gan_model	StyleGAN2	GAN 模型
seed	42	随机种子
scenario	暴雨	场景
parameters	{ "rain_intensity": 0.8 }	参数
output_resolution	[256, 256]	输出分辨率
num_images	100	生成图像数量

模型训练与验证 (训练配置)

字段	示例值	描述
model_type	YOLOv5	模型类型
dataset	custom_dataset	数据集
batch_size	32	批大小
learning_rate	0.001	学习率
epochs	100	训练轮数
optimizer	Adam	优化器
loss_function	CrossEntropyLoss	损失函数

云服务与 API (API 请求 - GAN 数据生成)

字段	示例值	描述
api_endpoint	/gan/generate	API 端点
method	POST	请求方法
request_body	{ "gan_model": "StyleGAN2", "scenario": "暴雨", "parameters": { "rain_intensity": 0.8 }, "num_images": 100 }	请求体
user_id	user123	用户 ID

结果分析与报告生成 (用户行为数据)

字段	示例值	描述
user_id	user123	用户 ID
timestamp	2024-01-02 12:00:00	时间戳
action	download_data	动作
resource	gan_generated_images.zip	资源
details	用户下载了暴雨场景 GAN 生成的数据。	详情

测试用例数据

这里可以展示你的测试用例数据，例如：

• TC_001: 验证 GAN 模型在暴雨场景下的生成效果。
• TC_002: 验证模型在雾天场景下的识别精度。
• TC_003: 验证数据增强后的模型鲁棒性。