本书是一本系统讲解自动驾驶感知技术的图书,同时带有具体的自动驾驶实践案例,以及自动驾驶感知技术的落地部署方案供读者学习。本书主要涉及的内容包括神经网络的基础理论知识、经典卷积神经网络、轻量化卷积神经网络、VisionTransformer、2D目标检测算法(YOLOv5、YOLOX、YOLOv5Lite、NanoDet等算法)、3D激光点云目标检测算法...
在内容设计上,本书以BEV主流技术与工程实践为主线,系统分析介绍BEV算法的基本原理、关键技术和源码级实现方法,助你掌握自动驾驶感知系统的整体架构和设计理念。本书共9章。第1章介绍BEV感知算法的核心概念和框架,强调其独特优势及挑战。第2章概述关键数据集,如KITTI、nuScenes和Waymo,并解释了评估算法性能 易显维 ...
本书是一本系统讲解自动驾驶感知技术的图书,同时带有具体的自动驾驶实践案例,以及自动驾驶感知技术的落地部署方案供读者学习。本书主要涉及的内容包括神经网络的基础理论知识、经典卷积神经网络、轻量化卷积神经网络、VisionTransformer、2D目标检测算法(YOLOv5、YOLOX、YOLOv5Lite、NanoDet等算法)、3D激光点云目标检测算法...
《自动驾驶:感知原理与实践》是一本系统讲解自动驾驶感知技术的图书,同时带有具体的自动驾驶实践案例,以及自动驾驶感知技术的落地部署方案供读者学习。本书主要涉及的内容包括神经网络的基础理论知识、经典卷积神经网络、轻量化卷积神经网络、Vision Transformer、2D 目标检测算法(YOLOv5、YOLOX、YOLOv5 Lite、NanoDet 等算...
本书是一本系统讲解自动驾驶感知技术的图书,同时带有具体的自动驾驶实践案例,以及自动驾驶感知技术的落地部署方案供读者学习。本书主要涉及的内容包括神经网络的基础理论知识、经典卷积神经网络、轻量化卷积神经网络、VisionTransformer、2D目标检测算法(YOLOv5、YOLOX、YOLOv5Lite、NanoDet等算法)、3D激光点云目标检测算法...
1.1.1节简单地讨论了感知机的话题,但是感知机只能解决一些简单的二分类问题,面对更复杂的多分类问题就束手无策了,于是,需要提升网络的复杂度,使用多层感知机网络来解决问题,这里的多层感知机网络便是神经网络模型。神经网络的结构如图1.2所示。通常一个神经网络主要包含输入层、隐层和输出层。图1.2中的每个圆圈均可...
针对这个问题，我们特地邀请到《自动驾驶：感知原理与实践》一书的作者龚心满老师来回答，希望能帮助到...
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