深度学习和自动驾驶常用深度学习模型和其应用

在自动驾驶领域，深度学习模型已经变得非常重要，可以帮助自动驾驶汽车更好地处理复杂的道路环境。本文将介绍自动驾驶中常用的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以及如何应用这些模型进行行为预测、路径规划等任务。

1. 卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）是一种广泛应用于自动驾驶的深度学习模型，主要用于处理视觉信息。在自动驾驶中，CNN可以用于物体检测、语义分割和车道线检测等任务。

1.1 物体检测

物体检测是自动驾驶系统中的关键任务之一，需要识别出图像中的车辆、行人、自行车等物体。一种常用的方法是使用区域卷积神经网络（R-CNN）。

1.  
   import tensorflow as tf
2.  
   from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
3.  
    
4.  
   def build_rcnn():
5.  
   model = tf.keras.Sequential()
6.  
   model.add(Conv2D(96, (11, 11), activation='relu', input_shape=(224, 224, 3)))
7.  
   model.add(MaxPooling2D((3, 3)))
8.  
   model.add(Conv2D(256, (5, 5), activation='relu'))
9.  
   model.add(MaxPooling2D((3, 3)))
10.  
    model.add(Conv2D(384, (3, 3), activation='relu'))
11.  
    model.add(Conv2D(384, (3, 3), activation='relu&#

这篇好文章是转载于：学新通技术网