深度学习在自动驾驶中的常用模型及应用

自动驾驶技术的发展离不开深度学习模型的应用。深度学习模型通过对大量的数据进行训练和学习，能够从图像、传感器数据等输入中提取有用的特征，并作出准确的决策。本文将介绍自动驾驶中常用的深度学习模型，并提供相应的源代码示例。

1. 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）
   卷积神经网络是一种广泛应用于计算机视觉领域的深度学习模型。在自动驾驶中，CNN常用于图像识别和目标检测任务。它通过多层卷积和池化操作，能够有效地提取图像中的特征，并进行分类或定位。

以下是一个简单的CNN模型的示例代码：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.C