"基于深度学习的自动驾驶感知算法研究"
在当前的自动驾驶技术中，深度学习扮演着至关重要的角色，尤其是在感知模块中的目标检测算法。由于交通安全隐患的日益严重，自动驾驶成为了汽车行业的焦点。然而，随着目标检测技术的精度提升，相应的网络模型变得越来越复杂，需要更高的硬件配置来支持。鉴于车载系统的性能限制，研究轻量化的目标检测算法成为了一个重要的课题。
特征金字塔网络（Feature Pyramid Network, FPN）是深度学习目标检测领域的一个关键方法，它通过多尺度特征融合有效解决了小目标检测的问题。本文深入研究了FPN的“分而治之”策略，即通过分解目标检测任务，使神经网络优化更为高效。作者针对自动驾驶中常见的恶劣天气，如雨水，提出了一种基于Transformer的记忆导向的单图片去雨模型。这个模型利用自我监督的记忆模块，存储降雨退化的原型模式，并自我更新，以适应无监督的学习环境。这种方法在合成雨水图像和真实雨水图像上的表现均优于现有技术。
同时，文章还介绍了一个创新的轻量级目标检测算法。通过设计新的解码器和编码器结构，采用单尺度输出代替特征金字塔的多尺度输出，降低了计算复杂度。结合注意力机制和无锚点（Anchor-free）分支，模型的训练得到优化，实现了基于分治策略的精确快速目标检测。实验结果显示，提出的轻量级目标检测算法在保持与主流方法相当的精度的同时，计算效率更高，更适合资源有限的车载环境。
单图片去雨算法在处理合成雨水图像时表现出色，并在未经标注的真实世界图像上取得了比现有最佳方法更优的效果。这表明，这两种算法对于提高自动驾驶在复杂环境下的感知能力具有显著的潜力。
关键词：深度学习；目标检测；卷积神经网络；分而治之；自我监督
这项研究为自动驾驶领域的感知算法提供了新的思路，即在保证性能的前提下，通过轻量化设计和自我监督学习，实现更高效、更适应实际环境的解决方案。这对于推动自动驾驶技术的实际应用和进一步发展具有重要意义。
