Abstract 全视驾驶感知系统是自动驾驶的重要组成部分。一个高精度的实时感知系统可以帮助车辆在驾驶时做出合理的决策。我们提出了一个全视驾驶感知网络（您只需寻找一次全视驾驶感知网络（YOLOP）），以同时执行交通目标检测、可驾驶区域分割和车道检测。它由一个用于特征提取的编码器和三个用于处理特定任务的解码器组成。我们的模型在具有挑战性的BDD100K数据集上表现得非常好，在准确性和速度方面，在所

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战66-基于计算机视觉的自动驾驶技术，利用YOLOP模型实现车辆区域检测框、可行驶区域和车道线分割图。本文我将介绍自动驾驶技术及其应用场景，并重点阐述了基于计算机视觉技术下的自动驾驶。自动驾驶技术是一种利用人工智能和计算机科学实现无人驾驶的技术，通过感知技术、定位技术、规划技术和控制技术等多个方面的技术来实现汽车的运动控制和路线规划。其中，计算机视

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战66-基于计算机视觉的自动驾驶技术，利用YOLOP模型实现车辆区域检测框、可行驶区域和车道线分割图。本文我将介绍自动驾驶技术及其应用场景，并重点阐述了基于计算机视觉技术下的自动驾驶。自动驾驶技术是一种利用人工智能和计算机科学实现无人驾驶的技术，通过感知技术、定位技术、规划技术和控制技术等多个方面的技术来实现汽车的运动控制和路线规划。其中，计算机视

目录 Abstract 摘要 1、简介 2、 相关工作 2.1. 交通目标检测 2.2. 可驾驶区域分割 2.3. 车道检测 2.4. 多任务的方法 3. 方法 3.1. 编码器 3.1.1 骨干 3.1.2 脖子 3.2. 解码器 3.2.1 探测头 3.2.2 可驾驶区域分段头&车道线分段头 3.3. 损失函数 3.4. 训练模式 4. 实验 4.1