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交通标识与信号灯数据集(1000张图片已划分、已标注)| AI训练适用于目标检测任务
在智能驾驶与智慧交通的研究中,交通标识与信号灯识别 是最基础且最关键的任务之一。为了方便研究人员和开发者快速上手目标检测模型训练,本数据集提供了 1000张交通场景图片,并且已经按照目标检测任务的需求完成了 数据标注与划分。该数据集可直接应用于 YOLO、Faster R-CNN、SSD 等深度学习模型的训练与测试。
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5天前
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【RIS通信】分布式多重构智能表面RIS辅助无线系统的统计表征和建模研究(Matlab代码实现)
【RIS通信】分布式多重构智能表面RIS辅助无线系统的统计表征和建模研究(Matlab代码实现)
7种交通场景数据集(千张图片已划分、已标注)|适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】
在智能交通与自动驾驶技术快速发展的今天,如何高效、准确地感知道路环境已经成为研究与应用的核心问题。车辆、行人和交通信号灯作为城市交通系统的关键元素,对道路安全与交通效率具有直接影响。然而,真实道路场景往往伴随 复杂光照、遮挡、多目标混杂以及交通信号状态多样化 等挑战,使得视觉识别与检测任务难度显著增加。
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10天前
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【三维成像】45公里距离下的单光子计算三维成像研究(Matlab代码实现)
【三维成像】45公里距离下的单光子计算三维成像研究(Matlab代码实现)
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11天前
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深度解析大模型压缩技术:搞懂深度学习中的减枝、量化、知识蒸馏
本文系统解析深度学习模型压缩三大核心技术:剪枝、量化与知识蒸馏,详解如何实现模型缩小16倍、推理加速4倍。涵盖技术原理、工程实践与组合策略,助力AI模型高效部署至边缘设备。
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13天前
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道路表面缺陷数据集(裂缝/井盖/坑洼)(6000张图片已划分、已标注)|适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】
随着城市化与交通运输业的快速发展,道路基础设施的健康状况直接关系到出行安全与城市运行效率。长期高强度的使用、气候变化以及施工质量差异,都会导致道路表面出现裂缝、坑洼、井盖下沉及修补不良等缺陷。这些问题不仅影响驾驶舒适度,还可能引发交通事故,增加道路养护成本。
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13天前
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【无人机通信】无人驾驶飞行器对低空经济的对策_基于MIMO蜂窝系统的联合通信和干扰研究(Matlab代码实现)
【无人机通信】无人驾驶飞行器对低空经济的对策_基于MIMO蜂窝系统的联合通信和干扰研究(Matlab代码实现)
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