极市分享|第34期 袁源Jerry:机器学习及深度学习在自动驾驶中的应用
| 極市線上分享 第34期 |
?活動(dòng)信息
主題:機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用
時(shí)間:本周四(10月18日)晚20:00~21:30
?嘉賓信息
Jerry
貪心科技講師,美國(guó)微軟總部和美國(guó)亞馬遜總部的資深工程師,是人工智能、分布式系統(tǒng)及云計(jì)算方面的專家。博士畢業(yè)于美國(guó)新澤西理工,擁有14年人工智能、推薦系統(tǒng)、自然語(yǔ)言處理、數(shù)字圖像和視頻處理項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。在美國(guó)博士期間,主要研究NASA(美國(guó)航天局)支持的基于人工智能的空間天氣預(yù)測(cè)項(xiàng)目。先后在AI相關(guān)會(huì)議和雜志上發(fā)表過(guò)15篇以上的論文。
貪心科技(Greedy Tech)是國(guó)內(nèi)首家以在線項(xiàng)目式課程為主的自適應(yīng)教育平臺(tái),平臺(tái)提供最前沿的人工智能項(xiàng)目課程,并與多家知名AI企業(yè)合作,提供精準(zhǔn)人才推送的服務(wù)。
?分享背景
從計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和軟件技術(shù),到互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)都著重于在信息的數(shù)字化、信息保存、傳遞和搜索,相關(guān)的應(yīng)用都是在虛擬世界中的符號(hào)處理,包括打敗世界冠軍的AlphaGo也是。自動(dòng)駕駛或者高級(jí)輔助駕駛(ADAS)把計(jì)算機(jī)技術(shù)帶到了一個(gè)全新的領(lǐng)域,用于和真實(shí)的人類物理世界相互。這些用于自動(dòng)駕駛技術(shù)將來(lái)一定會(huì)在柔性制造工業(yè)4.0和我們普通的日常生活中大方光彩。在這一次分享中,嘉賓會(huì)通過(guò)幾個(gè)案例分享自動(dòng)駕駛技術(shù):交通指示牌識(shí)別、方向盤(pán)方向預(yù)測(cè),通過(guò)介紹和比對(duì)傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)和基于深度學(xué)習(xí)的技術(shù),了解深度學(xué)習(xí)在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用。
?分享大綱
自動(dòng)駕駛中的指示牌識(shí)別(Traffic Sign Recognition)
指示牌識(shí)別的挑戰(zhàn)
如何從攝像頭的畫(huà)面中定位交通指示牌(ImageSegmentation)
如何識(shí)別交通指示牌(Image Classification)
數(shù)據(jù)增強(qiáng)等預(yù)處理技術(shù)
自動(dòng)駕駛中的方向盤(pán)轉(zhuǎn)動(dòng)方向預(yù)測(cè)( Steering Prediction)
問(wèn)題的目標(biāo)和難點(diǎn)
傳統(tǒng)的方案:道路檢測(cè)、車輛檢測(cè)
基于深度學(xué)習(xí)的端到端學(xué)習(xí)
怎么處理數(shù)據(jù)不平衡
傳統(tǒng)模型和端到端模型的比較
?參與方式
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總結(jié)
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