基于深度学习的图像识别在自动驾驶领域的应用
【4月更文挑战第30天】
随着人工智能技术的飞速发展,深度学习已经成为计算机视觉领域的核心技术之一。图像识别作为计算机视觉的重要分支,其在自动驾驶领域的应用尤为关键。本文旨在探讨基于深度学习的图像识别技术如何推动自动驾驶系统的发展,分析当前的挑战与未来的发展趋势,并提出了几种优化方案以提升自动驾驶车辆在复杂环境下的性能和安全性。
m基于Yolov2深度学习网络的智能零售柜商品识别系统matlab仿真,带GUI界面
MATLAB 2022a中展示了YOLOv2目标检测算法的仿真结果,包括多张检测图像。YOLOv2是实时检测算法,由卷积层和全连接层构成,输出张量包含边界框坐标和类别概率。损失函数由三部分组成。程序使用75%的数据进行训练,剩余25%作为测试集。通过ResNet-50预训练模型构建YOLOv2网络,并用SGDM优化器进行训练。训练完成后,保存模型为`model.mat`。