基于Mask R-CNN网络模型的无人驾驶感知

论文摘要

近几年深度学习技术在图像检测方面的应用取得了极大的突破,利用卷积神经网络模型可高效且准确的识别目标。一种开源网络模型——Mask R-CNN,被用于无人驾驶感知检测,取得了较好的检测效果。为了进一步提高检测精度,提出迁移学习方法重新训练网络,使得网络更适用于无人驾驶领域的感知任务。

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类型: 期刊论文

作者: 刘俊生

关键词: 深度学习,卷积神经网络,目标检测

来源: 汽车实用技术 2019年07期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 汽车工业,计算机软件及计算机应用,自动化技术

单位: 重庆理工大学车辆工程学院

分类号: TP391.41;TP183;U463.6

DOI: 10.16638/j.cnki.1671-7988.2019.07.012

页码: 39-40

总页数: 2

文件大小: 804K

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标签：深度学习论文;  卷积神经网络论文;  目标检测论文;