8、自动驾驶中的深度学习技术与应用

自动驾驶中的深度学习技术与应用

1. 基于深度学习的目标检测算法

早期基于卷积神经网络的目标检测方法存在计算开销大的问题，例如著名的区域卷积神经网络（R - CNN）。近年来，一系列高效的目标检测卷积神经网络架构被提出，下面将详细介绍几种常见的算法。

1.1 You Only Look Once (YOLO)

YOLO是一种使用卷积神经网络进行目标检测的算法，具有较快的检测速度，适合实时处理。它将单个神经网络应用于整个图像，把图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。
- 网络特性 ：对输入图像大小具有不变性，但实际应用中为了批量处理图像，通常采用固定大小的输入。网络通过步长（stride）对图像进行下采样，例如步长为32时，416×416的输入图像将得到13×13的输出。
- 预测方式 ：使用1×1卷积的卷积层进行预测，锚点（anchors）类似于边界框。
- 不同版本特点 ：
- YOLOv5s检测速度快、准确率高，模型体积小，对移动设备性能要求低，易于部署。采用缩放、色彩空间调整和Mosaic增强等数据增强方法。
- YOLOv4使用随机擦除、Cutout、Hide and Seek等信息删除方法进行数据增强，但在处理小目标图像（如交通灯）时，可能会导致检测目标被完全删除，出现较大检测误差。
- 优化函数 ：YOLOv5提供Adam和SGD两种优化函数，前者适用于训练较小数据集，后者更适合训练大型数据集。

为了让自动驾驶汽车学会自主驾