【摘 要】
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随着无人驾驶汽车的蓬勃发展,各个国家都竞相投入参与到无人驾驶汽车的技术研发当中。目前已经有一些国家将无人驾驶汽车投入试用。环境感知是无人驾驶汽车系统中至关重要的模块,也是后续行为决策、路径规划等模块的基础。目标检测技术是环境感知模块中极其重要的技术。目标检测技术,主要目的是识别和定位图像中的目标。由于目标检测技术能够快速地识别物体并且进行准确定位,因而在无人驾驶领域广泛应用。在过去的几十年中,因为
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随着无人驾驶汽车的蓬勃发展,各个国家都竞相投入参与到无人驾驶汽车的技术研发当中。目前已经有一些国家将无人驾驶汽车投入试用。环境感知是无人驾驶汽车系统中至关重要的模块,也是后续行为决策、路径规划等模块的基础。目标检测技术是环境感知模块中极其重要的技术。目标检测技术,主要目的是识别和定位图像中的目标。由于目标检测技术能够快速地识别物体并且进行准确定位,因而在无人驾驶领域广泛应用。在过去的几十年中,因为深度学习技术潜力巨大,目标检测技术取得了显著的成绩。近年来,全卷积神经网络（Region-basedFullyConvolutionalNetworks,R-FCN）被广泛应用于解决目标检测的问题,并且实验结果比较理想。R-FCN在极速卷积神经网络（FasterRegion-basedConvolutionalNetwork,FasterR-CNN）的基础上,进行了改进,R-FCN采用位置敏感池化代替感兴趣区域池化以获取区域的分数,有效提高网络对目标位置信息的敏感程度。特别地,R-FCN采用共享全卷积网络以获取共享卷积特征图,实现了计算共享。虽然基于R-FCN的目标检测方法在准确...
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