雷克萨斯LS系列:匠心艺境,豪华内室解析

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"这是一份关于雷克萨斯LS系列车型的手册,涵盖了车辆的外观、内室、性能、安全和服务等方面的信息,旨在帮助非汽车用户和车主更好地理解和操作该车型。" 雷克萨斯LS系列作为豪华轿车的代表,其设计哲学强调内外兼修,追求君子般的低调奢华。在外形设计上,车辆注重光而不耀的美学,通过家族式的纺锤形前格栅和熏黑工艺,展现出深邃且不失大气的风格。L型矩阵式LED大灯不仅提供出色的照明效果,还增添了车辆的科技感。车身颜色如极影银,采用特殊工艺制作,呈现流动的美感。此外,全新20英寸熏黑轮毂则提升了车辆的运动气息和层次感。 进入内室,雷克萨斯LS系列展现了对细节的极致追求。内室设计遵循"凝聚时光之设计"的哲学,创造出一个充满雅致和舒适的空间。独特的装饰如凌光切子衬鹤羽折布、白金叶箔衬西阵织锦,以及天然艺木与写意水墨纹理的结合,将东方艺术融入车内,营造出浓厚的文化氛围。中控台线条灵感源自古筝和茶筅,行灯式内饰氛围灯则带来温馨的照明体验。座椅采用低弹性聚氨酯填充,兼顾了舒适度和减震性能。 在性能方面,虽然手册未详细描述,但可以推测雷克萨斯LS系列将搭载先进的动力系统,可能包括高效的汽油发动机或混合动力系统,配合精准的悬挂调校,确保行驶平稳性和驾驶乐趣。同时,车辆的安全配置也应十分完备,包括各种主动和被动安全功能,如碰撞预警、自动紧急刹车、盲点监测等,以保障乘客的安全。 至于服务,雷克萨斯通常提供全面的售后服务,包括保养、保修、道路救援等,以确保车主无忧用车。手册中可能还会详细介绍这些服务的具体内容和流程。 雷克萨斯LS系列车型手册是一部全面指导用户了解和使用车辆的重要参考,它不仅介绍了车辆的外观和内室设计,还涵盖了性能、安全和服务等多个方面,旨在为用户提供一个全方位的用车体验。
2024-09-06 上传
1 目标检测的定义 目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。 目标检测任务可分为两个关键的子任务,目标定位和目标分类。首先检测图像中目标的位置(目标定位),然后给出每个目标的具体类别(目标分类)。输出结果是一个边界框(称为Bounding-box,一般形式为(x1,y1,x2,y2),表示框的左上角坐标和右下角坐标),一个置信度分数(Confidence Score),表示边界框中是否包含检测对象的概率和各个类别的概率(首先得到类别概率,经过Softmax可得到类别标签)。 1.1 Two stage方法 目前主流的基于深度学习的目标检测算法主要分为两类:Two stage和One stage。Two stage方法将目标检测过程分为两个阶段。第一个阶段是 Region Proposal 生成阶段,主要用于生成潜在的目标候选框(Bounding-box proposals)。这个阶段通常使用卷积神经网络(CNN)从输入图像中提取特征,然后通过一些技巧(如选择性搜索)来生成候选框。第二个阶段是分类和位置精修阶段,将第一个阶段生成的候选框输入到另一个 CNN 中进行分类,并根据分类结果对候选框的位置进行微调。Two stage 方法的优点是准确度较高,缺点是速度相对较慢。 常见Tow stage目标检测算法有:R-CNN系列、SPPNet等。 1.2 One stage方法 One stage方法直接利用模型提取特征值,并利用这些特征值进行目标的分类和定位,不需要生成Region Proposal。这种方法的优点是速度快,因为省略了Region Proposal生成的过程。One stage方法的缺点是准确度相对较低,因为它没有对潜在的目标进行预先筛选。 常见的One stage目标检测算法有:YOLO系列、SSD系列和RetinaNet等。 2 常见名词解释 2.1 NMS(Non-Maximum Suppression) 目标检测模型一般会给出目标的多个预测边界框,对成百上千的预测边界框都进行调整肯定是不可行的,需要对这些结果先进行一个大体的挑选。NMS称为非极大值抑制,作用是从众多预测边界框中挑选出最具代表性的结果,这样可以加快算法效率,其主要流程如下: 设定一个置信度分数阈值,将置信度分数小于阈值的直接过滤掉 将剩下框的置信度分数从大到小排序,选中值最大的框 遍历其余的框,如果和当前框的重叠面积(IOU)大于设定的阈值(一般为0.7),就将框删除(超过设定阈值,认为两个框的里面的物体属于同一个类别) 从未处理的框中继续选一个置信度分数最大的,重复上述过程,直至所有框处理完毕 2.2 IoU(Intersection over Union) 定义了两个边界框的重叠度,当预测边界框和真实边界框差异很小时,或重叠度很大时,表示模型产生的预测边界框很准确。边界框A、B的IOU计算公式为: 2.3 mAP(mean Average Precision) mAP即均值平均精度,是评估目标检测模型效果的最重要指标,这个值介于0到1之间,且越大越好。mAP是AP(Average Precision)的平均值,那么首先需要了解AP的概念。想要了解AP的概念,还要首先了解目标检测中Precision和Recall的概念。 首先我们设置置信度阈值(Confidence Threshold)和IoU阈值(一般设置为0.5,也会衡量0.75以及0.9的mAP值): 当一个预测边界框被认为是True Positive(TP)时,需要同时满足下面三个条件: Confidence Score > Confidence Threshold 预测类别匹配真实值(Ground truth)的类别 预测边界框的IoU大于设定的IoU阈值 不满足条件2或条件3,则认为是False Positive(FP)。当对应同一个真值有多个预测结果时,只有最高置信度分数的预测结果被认为是True Positive,其余被认为是False Positive。 Precision和Recall的概念如下图所示: Precision表示TP与预测边界框数量的比值 Recall表示TP与真实边界框数量的比值 改变不同的置信度阈值,可以获得多组Precision和Recall,Recall放X轴,Precision放Y轴,可以画出一个Precision-Recall曲线,简称P-R