深度学习技术在自动驾驶中的应用与挑战

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深度学习技术在自动驾驶中的应用与挑战

开源大数据EMR 2020-02-13 15:04:09 浏览561
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导读:深度学习技术经过近几年井喷式的发展,在很多领域都得到了广泛的应用。在自动驾驶系统中,深度学习技术也起到了至关重要的作用,同时也面临着非常多的挑战。我们一直在探索,在一个安全、稳定的自动驾驶产品中,深度学习技术应该有着怎样的作用边界,又如何能最好地发挥其优势。本次分享的主题为深度学习技术在自动驾驶中的应用与挑战,主要包括:

深度学习技术

端到端:从感知到控制

深度学习的特点

应用策略


01 深度学习技术

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深度学习技术在2012年开始爆发,由AlexNet在ImageNet数据集上达到了一个很高的分类准确率,横扫各种CV、NLP任务,在强化学习领域也大展身手,尤其擅长玩游戏,比如deepmind最近在研究打星际争霸。右边是各种网络图,大家可以参考文末的链接。


02 端到端:从感知到控制

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16年的时候,英伟达研究了end to end神经网络,左






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