fengjiahe5的博客

共享编码器，含三个任务分支，可端到端训练，推理时间小于 45ms。

本篇文章提出了基于预训练卷积网络提取特征，并用局部专家优化的随机森林模型实现结构化道路的分割，在自主提出的非结构化数据集上也表现不错。核心思想是通过构建深度学习与机器学习融合的范式，取长补短，节省运算开销，与空间开销的前提下，实现高效的特征提取，与精确分类。并引入先验位置掩码、超像素聚合特征、超列等思想优化整体流程。代码仓库论文PDF。

自动驾驶是通过传感器、人工智能算法、控制系统等技术，让车辆从环境感知到决策执行全过程实现自动化的能力。目标是让车辆在无人干预下完成驾驶任务。维度自动驾驶汽车无人驾驶汽车智能网联汽车定义实现不同程度自动化的车辆完全不需要人类参与的车辆强调车辆与外界互联的车辆自动化程度L0-L5级L5级可包含任何自动化程度核心特性依靠车载传感器与AI决策强调“无人”特性侧重车与外界的通信与协同技术依赖传感器、AI算法更高可靠性AI、全场景适应能力通信技术（如5G/6G）为基础应用场景。