通过深入学习提高和发展车辆感知
当今自动驾驶领域最热门的话题之一是“深度学习”,这是机器学习的一个子集.深度学习是一种计算方法,用于根据已经过大量数据训练的神经网络进行准确的分类和预测.神经网络是一组用于识别数据模式的算法.许多ADAS应用,如前置摄像头感知应用中,使用卷积神经网络(CNN)会比传统的计算机视觉方法更有效地执行对象检测和分类等任务.德州仪器的深度学习能力带领完成了大量资源的开发,如德州仪器深度学习(TIDL)软件框架.该框架简化了开发人员的算法培训、开发和移植过程.
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2019-08-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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