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从几篇自动驾驶感知论文中试着锻炼寻找“领域知识”的能力
SCNN： Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding[1][2] 文章大体上是使用分割网络对车载相机图像中的图像进行分割。 是比较早的工作，这时候的对于卷积网络的思考还没有现在这么固化。 于是本文提出了一种新的针对性的分割网络用于车道线的提取，相比于传统网Fast-SCNN语义分割网络详解
文章目录 一、简要介绍二、主要贡献三、相关背景（1）编码器-解码器架构（2）多分支结构（3）Fast-SCNN 四、网络架构（1）学习下采样模块（2）全局特征提取器（3）特征融合模块（4）标准分类器 五、实验结果（1）实验环境与参数设定（2）在 Cityscapes 上的实验效果（3）在弱标签上测试性能（4）大规模预训练测试结果31、植物病害鉴定真的需要深度CNN吗？
Do we really need deep CNN for plant diseases identification? 1、期刊信息 Computers and Electronics in Agriculture 2、研究概况 真的需要深度CNN来识别植物病害吗，深度CNN不能提取足够的信息吗？为了解决这个问题，我们提出了两种方法，即SCNN-KSVM(带核SVM的浅层CNN)和SCNN自动驾驶 Apollo 源码分析系列，感知篇(六)：车道线 Dark SCNN 算法简述及车道线后处理代码细节简述
本文大纲 自动驾驶中的车道线检测思路SCNN 算法思想Apollo 中对应的 dark scnn 代码逻辑dark scnn 模型结构SCNN 方向的简化heatmap 对应代码逻辑灭点提取mask 2D曲线拟合1. 采样2.车道线拟合3. 填充 lane_object 对象4. 当车辆行驶在一条车道线的情况处理 3D 车道线检测总