直播在ADAS中运用多任务深度学习框架

Posted 2021-04-29 AI开发者

学术青年分享会预告

  活动信息

本期主题：多任务深度学习框架在ADAS中的应用

分享人：袁雪，北京交通大学电子信息工程学院副教授，博士生导师

时间：8 月 10 日（周四）20:00

地点：AI 研习社微信群

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  内容提纲

• ADAS系统包括车辆检测、行人检测、交通标志识别、车道线检测等多种任务，同时，由于无人驾驶等应用场景的要求，车载视觉系统还应具备相应速度快、精度高、任务多等要求。对于传统的图像检测与识别框架而言，短时间内同时完成多类的图像分析任务是难以实现的。

• 本项目组提出使用一个深度神经网络模型实现交通场景中多任务处理的方法。其中交通场景的分析主要包括以下三个方面：大目标检测（车辆、行人和非机动车），小目标分类（交通标志和红绿灯）以及可行驶区域（道路和车道线）的分割。

• 这三类任务可以通过一个深度神经网络的前向传播完成，这不仅可以提高系统的检测速度，减少计算参数，而且可以通过增加主干网络的层数的方式提高检测和分割精度。

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