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CNN、輕量化CNN、Vision Transformer Backbone模型、ResNet和MobileViT YOLOv5、YOLOX、NanoDet和YOLOv5 Lite演算法 車輛檢測、行人檢測、交通標識牌檢測和交通信號燈檢測實作 語義分割、STDC、TopFormer輕量化、Cityscapes資料集 UNet演算法、Line Anchor的LaneATT演算法、CULane資料集 多目標追蹤、SORT、DeepSORT、ByteTrack、ReID的相關知識 OpenCV、CUDA、TensorRT、ONNX、NCNN進行NanoDet的部署 本書是一本系統講解自動駕駛感知技術的圖書，書中展示了具體的實踐案例及自動駕駛感知技術的實作部署方案，從理論到實踐層面講解與自動駕駛感知相關的技術，可讓讀者全面、深入、透徹地理解所講解的演算法。 電腦視覺技術的不斷發展，在自動駕駛感知領域獲得了廣泛應用，如交通標識牌檢測、車輛檢測、行人檢測、3D雷射點雲物件辨識、可行駛區域劃分、車道線檢測，以及多目標追蹤等感知功能都用到了電腦視覺技術。多初學者或想要進入自動駕駛感知領域的人很難系統地學習自動駕駛感知技術，本書正好可以滿足這個需求。作者是自動駕駛行業的深度開發者，有豐富的業內經驗，可以幫助讀者進入自動駕駛領域，同時加快自動駕駛的實作與發展。

本書是一本系統講解自動駕駛感知技術的圖書，同時帶有具體的自動駕駛實踐案例，以及自動駕駛感知技術的落地部署方案供讀者學習。本書主要涉及的內容包括神經網絡的基礎理論知識、經典卷積神經網絡、輕量化卷積神經網絡、Vision Transformer、2D目標檢測算法(YOLOv5、YOLOX、YOLOv5 Lite、NanoDet等算法)、3D激光點雲目標檢測算法、BEVFormer純視覺的3D目標檢測算法、語義分割、車道線檢測、ReID相關技術、多目標跟蹤及部署落地的相關技術(如CUDA、OpenCV、NCNN、TensorRT等)。為了讓讀者全面、深入、透徹地理解所講解的算法，書中還給出了具體的實踐案例，並提供了相應的數據集供讀者實踐，同時通過對代碼的講解使讀者獲得實戰能力。