智能驾驶机器学习知识总结

前言

本文主要对智能驾驶机器学习相关知识进行初步探究和总结,以加深理解,及方便后续学习过程中查漏补缺。

机器视觉

相机投影几何

原理

  • 原理:小孔成像

坐标系

  • 分类:世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系
  • 转换
    • 世界--》相机
    • 相机--》图像:内参矩阵K;标定
    • 图像--》像素

双目视觉

  • 极线约束

视觉特征

  • 图像特征:
    • 图像中感兴趣点
  • 图像特征检测:
    • 角点特征、边特征、区块特征
  • 特征描述子
  • 特征匹配
    • 距离函数、穷举匹配
    • 二义性、奇异点处理方法

神经网络

前馈神经网络

  • 激励函数:ReLU

应用

  • 分类、检测、深度估计、语义分割

训练

数据

  • 数据=训练集+验证集+测试集

过拟合

  • 过拟合:泛化能力差
    • 增加训练数据
    • 更改模型架构
    • 规则化方法

欠拟合

  • 欠拟合:训练损失高
    • 更长的训练过程
    • 增加层数或各层的单元数
    • 更改模型架构

卷积神经网络

结构

  • 卷积层
  • 池化层

应用

目标检测
  • 特征提取模块
    • 特征提取器:如VGG、ResNet
  • 检测框模块
  • 非极大抑制
语义分割
  • 标记每一个像素
  • 应用:道路路面识别
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