一切皆是映射：深度学习在无人驾驶技术中的应用-程序员宅基地

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1. 背景介绍

1.1 无人驾驶的崛起

近年来,无人驾驶技术的发展如火如荼,吸引了全球科技巨头的投入。无人驾驶汽车有望彻底改变未来出行方式,提高交通效率,降低事故率,减少能源消耗和环境污染。然而,要实现真正的自动驾驶,需要解决多个极具挑战的任务,如环境感知、决策规划、车辆控制等。其中,环境感知是无人驾驶系统的"眼睛",对整个系统的性能至关重要。

1.2 深度学习在无人驾驶中的作用

传统的计算机视觉算法依赖于手工设计的特征,难以充分利用海量数据,且泛化能力有限。而深度学习则能自动从数据中学习特征表示,在图像分类、目标检测、语义分割等视觉任务上展现出卓越的性能。凭借强大的数据驱动能力,深度学习逐渐成为无人驾驶环境感知的核心技术。

2. 核心概念与联系

2.1 深度神经网络

深度神经网络是深度学习的基础模型,由多个层次的神经元组成,能够自动从数据中学习层次化的特征表示。常用的网络结构包括卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、生成对抗网络(GAN)等。

2.2 计算机视觉任务

无人驾驶环境感知涉及多个计算机视觉任务:

图像分类: 将图像划分到预定义的类别,如交通标志分类。
目标检测: 定位图像中感兴趣目标的位置和类别,如行人、车辆检测。
语义分割: 对图像中每个像素进行分类,常用于道路、车道线等区域分割。
实例分割: 在语义分割的基础上进一步区分同类目标的个体。
三维重建: 从多视角图像重建三维场景,为运动规划提供信息。

2.3 端到端学习

深度学习的一大优

本文链接：https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/138076097

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