林聪木
林聪木

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究（续）

目录

基于双蓝图卷积的轻量化自动驾驶目标检测算法 

5.1  引言 

5.2  DarkNet53网络冗余性分析 

5.3  双蓝图卷积网络 

5.4  实验结果及分析 

基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究与应用

传统的目标检测算法 

目标检测基线算法性能对比与选择 

相关理论和算法基础 

2.1 引言 

2.2 人工神经网络 

2.3 FCOS目标检测算法 

2.4 复杂交通场景下的目标检测难点与FCOS改进方案 

基于FCOS的目标检测算法改进 

3.1 引言 

3.2 ResNet50骨干网络改进 

3.3 基于FCOS的特征金字塔改进方法研究

3.4 实验结果与分析 

基于特征对齐和推理管道微调的目标检测算法 

4.1 引言 

4.2 目标分类和定位任务分支对齐 

4.3 切片推理管道 

4.4 实验结果与分析 

知识拓展

基于深度学习的自动驾驶目标检测系统（YOLOv8_v7_v6_v5代码+训练数据集）

1. 网页功能与效果

3. 数据集处理

4. 原理与代码介绍

4.1 YOLOv8算法原理

4.2 模型构建

4.3 训练代码

5. 实验结果与分析

5.1 训练曲线

5.2 混淆矩阵

5.3 YOLOv8/v7/v6/v5对比实验

6. 系统设计与实现

6.1 系统架构概览

6.2 系统流程

自动驾驶中的点云目标检测

代码详解

2.1 MeanVFE

2.2 VoxelRes_8x

2.3 Height_compression

2.4 BaseBEVBackbone

2.5 CenterHead

2.6 Loss

本文篇幅较长，分为上下两篇，上篇详见基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究

基于双蓝图卷积的轻量化自动驾驶目标检测算法 

5.1  引言 


自动驾驶对目标检测算法的准确性和实时性有着非常高的要求，但移动设备

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