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Python助力自动驾驶：深度学习模型优化全攻略

Python助力自动驾驶：深度学习模型优化全攻略

说起自动驾驶，大家第一反应往往是“高精地图”“传感器融合”“路径规划”等等，背后真正的“大脑”其实是各式各样的深度学习模型。它们负责感知环境、识别路况、预测行为，甚至实时做出决策。可是，跑在车上的这些模型不仅要精准，还得轻量、实时、稳定，这可不是简单的“丢GPU就能解决”的问题。

今天，咱们就从Python开发者的视角，聊聊自动驾驶里深度学习模型的优化，讲讲怎么让模型跑得更快、用得更稳，同时保证准确率不掉队。

一、自动驾驶模型为何如此“挑剔”？

跟咱们平时用的图片分类、文字识别模型比，自动驾驶模型有几大独特难点：

  • 实时性要求极高：车速决定了决策时间窗口极短，延迟一秒可能就是事故；
  • 算力受限：车载设备不像云端服务器那么“豪横”，算力有限，还得考虑功耗和散热；
  • 多模态融合复杂：摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多传感器输入，数据维度大且结构复杂；
  • 场景多变、极端复杂

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