| 基于Mask R-CNN网络模型的无人驾驶感知 |
| |
| 引用本文： | 刘俊生.基于Mask R-CNN网络模型的无人驾驶感知[J].汽车实用技术,2019(7):39-40. |
| |
| 作者姓名： | 刘俊生 |
| |
| 作者单位： | 重庆理工大学车辆工程学院 |
| |
| 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。
|
| 关 键 词： | 深度学习 卷积神经网络 MASK R-CNN 目标检测 |
Perception of Unmanned Driving Based on Mask R-CNN |
| |
| Authors: | Liu Junsheng |
| |
| Institution: | (School of vehicle engineering, Chongqing university of technology, Chongqing 400054) |
| |
| Abstract: | Liu Junsheng(School of vehicle engineering, Chongqing university of technology, Chongqing 400054) |
| |
| Keywords: | Deep Learning CNN Mask R-CNN Detection |
| 本文献已被 CNKI 维普 等数据库收录！ |
|
