基于Mask R-CNN网络模型的无人驾驶感知

• 作者: 刘俊生
• 来源期刊: 汽车实用技术
• 学科: 交通运输
• 关键词: 深度学习 卷积神经网络 MaskR-CNN 目标检测
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 智能网联汽车
• 页码范围: 39-40
• 页数: 2页
• 分类号: U462.3
• 字数: 1356字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16638/j.cnki.1671-7988.2019.07.012

摘要

近几年深度学习技术在图像检测方面的应用取得了极大的突破,利用卷积神经网络模型可高效且准确的识别目标.一种开源网络模型——Mask R-CNN,被用于无人驾驶感知检测,取得了较好的检测效果.为了进一步提高检测精度,提出迁移学习方法重新训练网络,使得网络更适用于无人驾驶领域的感知任务.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘俊生	重庆理工大学车辆工程学院	3	0	0.0	0.0