Google和導盲犬學校Guiding Eyes for the Blind公司合作，發布了一個無障礙研究專案，該專案使用機器學習技術，引導視障者在有標線的馬路上獨自慢跑。Guideline系統需要用戶使用特別訂製的腰帶配掛行動裝置，搭配骨傳導耳機，並且只能跑在有油漆或是貼有膠帶的路徑上。
Guideline的核心技術是裝置上分割模型，該模型會使用行動裝置影格作為輸入，並將影格中的每個畫素分割為標線或是非標線（下圖），官方提到，這個簡單的遮罩會應用到每一個影格中，供Guideline應用程式可以不需位置資料，就能夠預測跑步者相對於路徑上標線的位置。使用模型的預測資料，應用程式會向跑步者發送音訊，指引他們保持在直線上，一旦跑步者遠離標線太多，系統也會透過聲音警告跑步者。
在不可預測的環境中，要引導視障者跑步存在許多挑戰，Google提到，系統必須具備足夠的準確性、系統效能，還要有許多訓練資料。由於視障者的行動能力受到限制，在馬路上跑步存在危險性，機器學習模型要足夠精確且通用，才能確保跑步者在不同位置，和各種環境條件的安全性。
除了用戶的安全問題，系統效能還必須至少每秒處理15影格，才能對跑步者提供即時回饋，當跑步的路徑沒有資料服務就只能離線運作，且裝置執行時間必須至少3小時，不能耗盡手機電池。Google提到，為了訓練分割模型，需要用到大量包含標線的道路行進影片，而且為了使模型更加通用，資料多樣性和豐富度都相當重要，必須要收集一天中不同時間、光照、天氣條件和拍攝位置的影片。
由於要滿足延遲和功耗要求，研究人員選擇在DeepLabv3框架上建構標線分割模型，並且利用MobilenetV3-Small作為主幹。考量到行動裝置的處理速度，研究人員將攝影鏡頭影片畫素下降到513×513，作為DeepLab分割模型的輸入，且為了要進一步加速DeepLab模型在裝置上的執行速度，研究人員決定略過最後的升採樣層，直接輸出65×65畫素的預測遮罩，作為後處理的輸入。藉由在兩階段最佳化輸入解析度，研究人員得以改進分割模型執行，並且加速後處理。
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收集訓練資料是Project Guideline專案困難之處，研究人員解釋（下圖），訓練資料之所以無法使用公開資料集的道路訓練影像，是因為這些資料集都是在車頂安裝攝影鏡頭，並且車輛駕駛在標線中間所拍攝的影片，這與Project Guideline專案需求差距甚遠，該專案需要的訓練資料，是要在人的腰間掛上攝影機，並且直線前進的影片。
現有的公開資料集都幫不上忙，因此研究人員只好重頭開始創建資料集，以人工收集資料的方法，在道路上手動鋪設膠帶，拍攝在不同時間和天氣條件下，行走於標線周圍的影片，研究人員也建立自定義渲染工作管線，以合成的方式快速產出各種條件的訓練資料。
端到端系統使用深度學習函式庫Tensorflow Lite和機器學習工具ML Kit，可在Pixel裝置上快速執行，Pixel 4 XL上達到29+ FPS，而在Pixel 5上則達到20+ FPS，分割模型在Pixel 4 XL延遲為6毫秒，Pixel 5則為12毫秒，模型的影格成功率達到99.5％，平均交併比（mIOU）則有93％。
Guiding Eyes for the Blind執行長Thomas Panek作為Project Guideline測試者，只使用了一副骨傳導耳機和執行Guideline技術的行動電話，在無輔助的情況下，成功在紐約中央公園慢跑5公里。Google提到，現在該專案仍處於探索階段，他們仍持續改善該系統，除了要收集更多的使用者回饋資料外，也要改進分割模型使其更加通用強健。
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