自动驾驶与深度学习

我报名参加金石计划1期挑战——瓜分10万奖池，这是我的第2篇文章，点击查看活动详情 RangeNet++简介 RangeNet++是一篇发表在IROS 2019上的论文《RangeNet++: Fas

本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路。 前言 CenterNet是2019年发表的一篇文章《Objects as Points》中提出的一个经典的目标检测算法，该算法采用Anchor-F

我报名参加金石计划1期挑战——瓜分10万奖池，这是我的第5篇文章，点击查看活动详情 前言 YOLOv6是美团视觉智能部研发的一个致力于工业应用的目标检测算法，该算法框架同时专注于检测的精度和推理效率。

我报名参加金石计划1期挑战——瓜分10万奖池，这是我的第4篇文章，点击查看活动详情 前言 YOLOX是前段时间旷视开源的一个目标检测算法，据说效果很好，这两天有空了就准备研究一下，看了论文感觉里面干货

我报名参加金石计划1期挑战——瓜分10万奖池，这是我的第3篇文章，点击查看活动详情 前言 Darknet是一个比较小众的开源深度学习框架，与目前主流的深度学习框架不同的是，该框架由C语言实现，对于新手

我报名参加金石计划1期挑战——瓜分10万奖池，这是我的第1篇文章，点击查看活动详情 前言 《PointPillars: Fast Encoders for Object Detection from

PyTorch是目前最受欢迎的深度学习框架之一，本文介绍PyTorch中的一些基本概念及操作，包括张量、自动微分等，最后通过训练一个用于图像分类的神经网络简单介绍用PyTorch框架训练神经网络的基本

手写数字识别是机器学习和深度学习中一个非常著名的入门级图像识别项目，很多人都是从这个项目开始进入图像识别领域的。本文将带大家用经典的提取HOG特征+SVM分类方法来实现手写数字识别。

经典的Anchor-Based目标检测算法中都包含一个生成候选边界框的过程，这些数量众多的候选边界框需要通过非极大值抑制(NMS)算法来去掉重复的框，本文带大家学习NMS和Soft-NMS算法的原理。

本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路。 导读 随着深度学习技术的发展，在视觉目标检测领域出现了越来越多优秀的算法模型，比较典型的有以Fast-RCNN系列为代表的二阶段目标检测算法和以Y

在深度学习中，推理指的是神经网络的一次前向传播过程，然后从中得到输出结果的过程。我们可以将标准的卷积换成可分离卷积来减少计算量，也可以通过剪枝、量化和模型冻结等方式来减少很多推理时间。

在人工神经网络中，激活函数扮演了非常重要的角色，其主要作用是对所有的隐藏层和输出层添加一个非线性的操作，使得神经网络的输出更为复杂、表达能力更强。本文对深度学习中常用的几种激活函数进行简单的介绍。

PCLVisualizer是PCL库中一个能够提供完备点云可视化功能的类，本文将通过几个例程来介绍如何使用PCLVisualizer类来实现点云的可视化。