हमने एक सिंगल कैमरे पर कलमन फिल्टर को हराया, लेकिन पहले तीन हफ्ते एक लाश को मापने में बिताए

मोरानालैब्स में परियोजना का उद्देश्य एक लक्ष्य पर दृश्य नज़र बनाए रखना था जो कैमरे के फ्रेम से 0.75 सेकंड के लिए गायब हो जाता है, केवल एक मोनोकुलर कैमरे का उपयोग करके, बिना किसी रेंजफाइंडर के। क्लासिक कलमन फ़िल्टर 84% एपिसोड में लक्ष्य खो देता है, जबकि हाइब्रिड कलमननेट-न्यूरल ट्रैकर इसे 18% में खो देता है और 80% में इसे केंद्र में लौटा देता है। टीम ने शुरू में एक शिक्षक नीति लिखी जिसमें एक संकेत त्रुटि थी, जिसके कारण यह सभी 60 प्रयासों में विफल रही। उन्होंने माप मेट्रिक्स को डीबग करने में तीन सप्ताह बिताए, यह पता लगाते हुए कि वातावरण ने कुछ मेट्रिक्स को एक नेस्टेड डिक्शनरी में लिखा था, जिससे जांच और पाठ्यक्रम कॉलबैक शून्य पढ़ रहे थे। बग्स को ठीक करने के बाद, उन्होंने सिम्युलेटर से एक विशेषाधिकार प्राप्त वेक्टर के साथ एक असममित आलोचक लागू किया, और उस वेक्टर की भविष्यवाणी करने के लिए एक विश्व-मॉडल सहायक कार्य प्रशिक्षित किया, जिसने LSTM को गतिशीलता को एकीकृत करने के लिए मजबूर किया। अंतिम मॉडल ने अंधी अवधि के दौरान नाक और सही लक्ष्य दिशा के बीच 50% कोसाइन समानता हासिल की, जबकि कलमन के लिए -3% और शुद्ध तंत्रिका पायलट के लिए 41% थी।