METHOD FOR TRAINING A MACHINE LEARNING ALGORITHM TO ASSIGN A CONFIDENCE VALUE TO EACH OF A PLURALITY OF OBJECT DETECTION RESULTS

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Trainieren eines Algorithmus des maschinellen Lernens zum Zuordnen eines Konfidenzwertes zu jedem von mehreren Objektdetektionsergebnissen, wobei das Verfahren (1) folgende Schritte aufweist: Bereitstellen von Trainingsdaten zum Trainieren des Algorithmus des maschinellen Lernens, wobei die Trainingsdaten mehrere Objektdetektionsergebnisse a, wobei die mehreren Objektdetektionsergebnisse jeweils dasselbe Objekt kennzeichnen, und wobei jedes der mehreren Objektdetektionsergebnisse auf einer anderen Kombination von basierend auf Sensordaten von wenigstens zwei unterschiedlichen Sensoren jeweils erzeugten Objektdetektionen basiert, sowie Ground-Truth Informationen bezüglich des Objektes aufweisen (2). The invention relates to a method for training a machine learning algorithm to assign a confidence value to each of a plurality of object detection results, the method (1) comprising the following steps: providing training data for training the machine learning algorithm, the training data comprising a plurality of object detection results a, the plurality of object detection results each characterising the same object, and each of the plurality of object detection results being based on a different combination of object detections generated based on sensor data from at least two different sensors, and having ground truth information relating to the object (2). L'invention concerne un procédé d'entraînement d'un algorithme d'apprentissage machine pour attribuer une valeur de confiance à chacun d'une pluralité de résultats de détection d'objet, le procédé (1) comprenant les étapes suivantes : la fourniture de données d'apprentissage pour entraîner l'algorithme d'apprentissage machine, les données d'apprentissage comprenant une pluralité de résultats de détection d'objet a, la pluralité de résultats de détection d'objet caractérisant chacun le même objet, et chacun de la pluralité de résultats de détection d'objet étant basé sur une combinaison différente de détections d'objet générées sur la base de données de capteur provenant d'au moins deux capteurs différents, et ayant des informations de réalité de terrain relatives à l'objet (2).