训练预测MLP深度学习模型

最新推荐文章于 2025-06-16 10:00:00 发布
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分类专栏： 无人驾驶 Apollo 文章标签： 深度学习 人工智能 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Gavinmiaoc/article/details/125708157
本文介绍了在Apollo预测模块中训练多层感知机(MLP)深度学习模型的步骤，包括数据集制作、模型训练和推理评估。针对Apollo 3.5及以后的版本，详细说明了特征提取、标签生成、模型合并以及效果评估的过程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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未完待續......

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接上回Apollo prediction 相关操作_山水之间2018的博客-优快云博客中训练MLP深度学习模型。今天来整理下如何进行自己的MLP训练。

按照深度学习的基本操作思路，整个过程无非分为三个大的步骤：

（1）数据集制作；

（2）模型搭建+训练；

（3）模型推理+评估。

对于Apollo障碍物轨迹预测，训练其MLP模型相关步骤其实也是遵循上述几个大步骤，只不过第一步数据集制作相关区别于传统数据集制作方法，主要是特征提取后进行label生成，过程略显麻烦。官方并无详细训练操作，这里基于之前的版本，摸索出大致操作，如有细节错误，欢迎留言板批评指正！

首先给出3.5之前版本相关操作。

1.拷贝演示cyber record到数据文件夹下： 

cp /apollo/docs/demo_guide/demo_3.5.record /apollo/data/prediction/

2.在docker中

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