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内容简介
前言
第1章 计算机视觉与神经网络
1.1 人工神经网络
1.2 卷积神经网络
1.3 经典卷积神经网络
1.4 轻量化卷积神经网络
1.5 Vision Transformer在计算机视觉中的应用
1.6 本章小结
第2章 目标检测在自动驾驶中的应用
2.1 目标检测简介
2.2 自动驾驶中的车辆检测
2.3 自动驾驶中的行人检测
2.4 自动驾驶中的交通标识牌检测
2.5 自动驾驶中的交通信号灯的检测与识别
2.6 3D目标检测
2.7 本章小结
第3章 语义分割在自动驾驶中的应用
3.1 STDC算法的原理
3.2 TopFormer算法的原理
3.3 基于TopFormer的可行驶区域分割项目实践
3.4 本章小结
第4章 车道线检测与分割
4.1 UNet算法的原理
4.2 LaneATT算法的原理
4.3 基于LaneATT的车道线检测实践
4.4 本章小结
第5章 多目标跟踪在自动驾驶中的应用
5.1 多目标跟踪算法SORT的原理
5.2 多目标跟踪算法DeepSORT的原理
5.3 多目标跟踪算法ByteTrack的原理
5.4 基于ByteTrack的多目标跟踪项目实践
5.5 本章小结
第6章 深度学习模型的落地和部署
6.1 常见模型部署框架介绍
6.2 OpenCV图像处理操作
6.3 GPU编程工具之CUDA
6.4 模型框架之TensorRT
6.5 TensorRT模型部署实例
6.6 NCNN模型部署
6.7 本章小结
参考文献
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