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标签 > 卷积神经网络
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一。
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自动驾驶自诞生那天起,其志向便已立下,成为熟知城市每一处道路的“老司机”,成为乘客更安全、更舒适、更高效出行的“守护神”。
在介绍卷积神经网络之前,我们先回顾一下神经网络的基本知识。就目前而言,神经网络是深度学习算法的核心,我们所熟知的很多深度学习算法的背后其实都是神经网络。
在先进驾驶辅助系统中, 基于视觉的行人检测只能对摄像头视野范围内的无遮挡行人进行检测, 并且易受天气的影响, 在极端天气下无法工作。
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神经网络一般可以分为以下常用的三大类:CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、Transformer(注意力机制)。
提出了一种线检测CNN(VLSE),其利用了新颖的线段表示和基于Stacked Hourglass network的定制混合卷积块。
卷积神经网络(CNN)模型用于将被跟踪目标与其周围背景区分开来的跟踪器可以获得更准确的结果,而CNN模型的模板匹配通常会更快。
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