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@ a本书针对自主驾驶汽车场景感知中的动态场景预测、多目标检测和多目标跟踪这三个关键任务, 分别介绍了三种不同的深度学习架构, 讨论了如何在保证场景感知性能良好的同时, 有效地缓解深度学习中所存在的数据需求量大、人工标签需求量大, 以及缺乏可解释性这三个重要问题。为进一步提高自主驾驶对场景的适应性, 本书也对局部路径规划算法进行了深入探讨。
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面向自主驾驶场景感知的循环神经架构= Recurrent neural architectures for scene perception in autonomous driving/何振, 刘大学, 贺汉根著.-北京:国防工业出版社,2023.2
xiv, 117页, 8页图版:图;24cm.-(无人系统技术出版工程)
ISBN 978-7-118-12783-6:CNY80.00
本书针对自主驾驶汽车场景感知中的动态场景预测、多目标检测和多目标跟踪这三个关键任务, 分别介绍了三种不同的深度学习架构, 讨论了如何在保证场景感知性能良好的同时, 有效地缓解深度学习中所存在的数据需求量大、人工标签需求量大, 以及缺乏可解释性这三个重要问题。为进一步提高自主驾驶对场景的适应性, 本书也对局部路径规划算法进行了深入探讨。
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正题名:面向自主驾驶场景感知的循环神经架构
索取号:U46/735
 
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