4. 深度学习模型与算法

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深度学习模型与算法深度学习模型与算法在自动驾驶领域，计算机视觉扮演着核心角色，而深度学习模型和算法则是实现这一目标的关键技术。它们能够从海量的图像和视频数据中学习复杂的特征表示，从而实现对道路环境的精准感知、理解和预测。本章将详细探讨在自动驾驶中广泛应用的各类深度学习模型与算法。 4.1 卷积神经网络 (CNNs) 及其变体卷积神经网络（CNNs）是计算机视觉领域最成功的深度学习模型之一，其在图像识别、目标检测、语义分割等任务中展现出卓越的性能。在自动驾驶中，CNNs是感知模块的基石。核心思想： CNNs通过卷积层、池化层和全连接层交替堆叠，模仿人脑视觉皮层的分层处理机制。卷积层通过学习局部特征提取器（卷积核）来捕捉图像中的空间局部模式，如边缘、纹理等。