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基于深度学习的车道线检测 相比于haugh方法,DL方法性能提升角度: ROI区域的选择 图像处理过程的参数 处理速度(Haugh变换可能只有4.5-6帧/秒,要想实时,只能丢帧近似处理) 机器学习的子类——深度学习 近来,机器学习的发展产生了一个新的方向,即“深度学习”。 深度学习,就是传统的神经网联发展到了多隐藏层的情况。 2006年,Geoffrey Hinton在科学杂志《Science》上发表了一篇文章,论证了两个观点: 1.多隐层的神经网络具有优异的特征学习能力,学习得到的特征对数据有更本质的刻画,从而有利于可视化或分类; 2.深度神经网络在训练上的难度,可以通过“逐层初
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2月月19 基于深度学习的车道线检测基于深度学习的车道线检测
基于深度学习的车道线检测基于深度学习的车道线检测
相比于haugh方法,DL方法性能提升角度:
ROI区域的选择
图像处理过程的参数
处理速度(Haugh变换可能只有4.5-6帧/秒,要想实时,只能丢帧近似处理)
机器学习的子类机器学习的子类——深度学习深度学习
近来,机器学习的发展产生了一个新的方向,即“深度学习”。
深度学习,就是传统的神经网联发展到了多隐藏层的情况深度学习,就是传统的神经网联发展到了多隐藏层的情况。
2006年,Geoffrey Hinton在科学杂志《Science》上发表了一篇文章,论证了两个观点:
1.多隐层的神经网络具有优异的特征学习能力,学习得到的特征对数据有更本质的刻画,从而有利于可视化或分类;
2.深度神经网络在训练上的难度,可以通过“逐层初始化” 来有效克服。



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