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深度学习与计算机视觉在环境感知中的应用

在自动驾驶系统中，环境感知与识别是核心任务之一。通过计算机视觉技术，车辆可以实时获取周围环境的图像信息，并利用深度学习算法对这些信息进行处理和分析，从而实现对道路、障碍物、交通标志、行人等的准确识别。本节将详细介绍深度学习与计算机视觉在环境感知中的应用，包括数据收集与预处理、目标检测与分类、语义分割、实例分割、关键点检测等技术，并通过具体代码示例来说明这些技术的实现方法。

数据收集与预处理

数据收集

数据是深度学习模型训练的基础。在自动驾驶环境中，数据主要来自车载摄像头、激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达等传感器。