Abstract-Många grupper har tillämpat en mängd olika djupinlärning tekniker på datorseende problem i scenarier motorvägsuppfattning. I detta dokument presenterade vi ett antal empiriska utvärderingar av de senaste framstegen i fråga om djupt lärande. Datorseende i kombination med djupinlärning har potential att åstadkomma en relativt billig, robust lösning på autonom körning. För att förbereda djupt lärande för industrins upptag och praktiska tillämpningar, neurala nätverk kommer att kräva stora datamängder som representerar alla möjliga körmiljöer och scenarier. Vi samlar in en stor datamängd vägdata och tillämpar djupinlärning och datorseende algoritmer för problem som bil- och körfältsdetektering. Vi visar hur befintliga konvolutionella neurala nätverk (CNN) kan användas för att utföra körfälts- och vehikeldetektering medan de körs med ramhastigheter som krävs för ett realtidssystem. Våra resultat ger trovärdighet åt hypotesen att djupt lärande håller löftet om autonom körning.
Till exempel, vissa grupper har använt djupa nätverk för körfält och fordonsdetektering i motorvägskörning scenarier REF.
An Empirical Evaluation of Deep Learning on Highway Driving
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}