79、用于检测积雪车道可行驶区域的计算机视觉模型

用于检测积雪车道可行驶区域的计算机视觉模型

在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）在图像分析任务中发挥着重要作用，特别是在检测积雪车道可行驶区域的场景中。本文将详细介绍几种不同的CNN模型架构及其训练过程。

1. 简单卷积神经网络示例

简单的卷积神经网络包含卷积层、池化层和全连接层。输入图像首先经过卷积层，卷积层使用指定的内核（如5x5）进行卷积操作，生成包含重要特征信息的特征图。接着，最大池化操作会减少特征图的维度（例如将维度减半）。最后，特征图被展平并通过全连接层，输出神经元的数量等于类别数或期望的输出数量。

下面是简单卷积神经网络的流程：

graph LR
    A[输入图像 (28x28x1)] --> B[卷积层 (5x5 内核, padding='valid')]
    B --> C[n1 个特征图 (24x24xn1)]
    C --> D[最大池化层 (2x2)]
    D --> E[n1 个特征图 (12x12xn1)]
    E --> F[展平]
    F --> G[全连接层 (n3 个单元, n3 = 类别数)]

2. 模型架构

2.1 标准U-Net

标准U-Net架构在计算机视觉分割任务中表现出色。它由编码器路径和解码器路径组成。
- 编码器路径 ：通过多次卷积和最大池化操作，逐渐减小输入数组的大小（下采样），同时增加特征图的数量。每次下采样后，特征通道数翻倍，直到达到512个特征