笔记:北航 余贵珍 深度学习在自动驾驶环境感知中的应用

本文介绍了深度学习在自动驾驶环境感知中的应用,包括不同阶段的目标检测算法(如R-CNN到YOLO)、视频感知中的硬件选择(如TITANX到TX1),以及ADAS前向视觉环境感知中面临的挑战。

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笔记:北航 余贵珍 深度学习在自动驾驶环境感知中的应用

提纲

  • 深度学习概述与现状;
  • 深度学习在自动驾驶环境感知应用设想;
  • 深度学习在视频感知应用的算法与硬件选择;
  • 深度学习算法在ADAS前向视觉环境感知应用分享

深度学习概述与现状

  • 机会巨大 DL 99.9% > Human 95%

深度学习在自动驾驶环境感知应用设想

  • R-CNN -> Fast R-CNN -> Faster R-CNN -> SSD 300 -> YOLO

深度学习在视频感知应用的算法与硬件选择

  • TITAN X -> TX1

深度学习算法在ADAS前向视觉环境感知应用分享

  • 目标物扩展
  • 部分遮挡
  • 部分出现(侧面)
  • 光线变化

参考资料

北航:深度学习在自动驾驶环境感知中的应用(余贵珍)
汽车•创新港•智汇微沙龙
https://mp.weixin.qq.com/s?src=3&timestamp=1514026808&ver=1&signature=m44QQsPM6iB8CNfpWMuYUtQyZGBtIYkluMFmP5zH4xFOJj8xb3dDPKOA7GR45Q*GvAPJ9AI88qfZVtNgUIpt*DqC-4dnKZi0m6519c71CnHWmC5X4sjeA1C9IUrsaGnfElwbhdqVh5ts-B2i60BGurb*fuiT56Hr2FGKhXrFqgk=

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