[深度学习] 无人车避开赛道边的障碍物

已于 2024-04-18 17:12:11 修改
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文章标签： 人工智能 深度学习
于 2024-04-12 15:50:09 首次发布
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深度学习：基于YOLO系列模型的无人驾驶汽车障碍物检测与UI实现YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10
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YOLO（You Only Look Once）是一个端到端的深度学习目标检测模型，其通过将输入图像划分为网格并对每个网格进行目标检测，能够在一次前向传播中同时预测物体的类别和边界框。YOLO具有速度快、准确度高等优点，尤其适用于实时目标检测任务。YOLOv5由Ultralytics团队推出，并成为YOLO系列中最为流行的版本之一。YOLOv5在YOLOv4的基础上进行了优化，提供了多个模型大小（如YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x），使得它能够在不同的硬件设备上运行。
【人工智能项目】小车障碍物识别与模型训练（完整工程资料源码）
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毕业设计：基于深度学习的无人车车道线检测系统
Hai_Lang_IT的博客
03-11 1481
毕业设计：基于深度学习的无人车车道线检测系统通过卷积神经网络（CNN）对车载摄像头捕获的道路图像进行特征提取和车道线识别。为提升系统的准确性和泛化能力，我们自制了一个包含多种道路环境和光照条件的车道线数据集，并采用了数据增强和迁移学习等技术。实验结果表明，该系统在不同道路环境下均能实现准确、快速的车道线检测，为无人车的安全行驶提供了有力支持。为计算机毕业设计提供了一个创新的方向，结合了深度学习和计算机视觉技术，为毕业生提供了一个有意义的研究课题。
解析 | 深度学习在无人驾驶汽车上面的运用有哪些？
有些代码不应该被忘记
06-26 4750
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深度学习开发任务实例（无人小车）
weixin_43498449的博客
11-11 3511
目录 1 机器学习VS深度学习 2 深度学习开发实例 2.1任务背景与目标 2.2 任务需求梳理 2.3 明确数据采集需求 2.4数据采集 2.5 数据标注 2.6数据集拆分 2.7检测算法原理 2.8模型训练 2.9效果与指标 3 总结与拓展 1 机器学习VS深度学习 如果使用传统机器学习方法我们要实现图片分类，做法如下： 缺点：特征过多，如果将每个像素都作为特征点，那么对于一张640×320的RPG图片，特征数量为640×320×3≈61万个特征 机器学习...
深度学习与无人车导论_深度学习导论
编程故事的地方
04-23 391
深度学习与无人车导论 改变游戏规则 图片的信誉归功于： https : //www.digitalocean.com/ 深度学习 已经成为许多新应用程序的主要驱动力，是时候真正了解为什么会这样了。 我们已经使用了这么长的其他选项，为什么选择深度学习呢？ 深度学习现在很流行，因为它很容易并且有效。 好的，您可能认为深度学习很容易并且行得通，但这是什么呢？ 我很高兴你问我们直接跳到它。...
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智能车竞赛介绍.docx
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一切皆是映射：DQN在自动驾驶中的应用案例分析
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