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ADAS 中的網絡架構和自主功能

訓練過程

ADAS 系統中的訓練過程涉及使用優化算法和損失函數訓練深度學習模型。這些方法用于優化模型的性能，最大限度地減少錯誤，并在實際駕駛場景中實現準確的預測。通過在優化過程中調整模型的參數，模型可以從數據中學習并提高其做出明智決策的能力，從而提高 ADAS 系統的整體效率。

物體檢測與追蹤

物體檢測和跟蹤也是 ADAS 中的關鍵步驟，因為它使系統能夠檢測車道或實施行人檢測以提高道路安全性。在 ADAS 中，有幾種技術可以執行物體檢測；一些流行的基于深度學習的技術是基于區域的卷積神經網絡 (R-CNN)、單次多框檢測器 (SSD) 和 You Only Look Once (YOLO)。

部署

在 ADAS 中部署深度學習模型可確保經過訓練的深度學習模型與車輛的硬件組件（例如車載計算機或專用處理器）兼容。必須對模型進行調整，以便它能夠在現有的硬件架構中無縫運行。這些模型需要集成到車輛的軟件堆棧中，以便它們與其他軟件模塊和傳感器進行通信。它們處理來自各種來源的實時傳感器數據，例如攝像頭、激光雷達、雷達和超聲波傳感器。這些部署的模型分析傳入的數據流、檢測物體、識別車道標記，并根據其解釋做出與駕駛相關的決策。這種實時處理對于及時發出警告和在危急情況下協助駕駛員至關重要。

持續學習和更新

在線學習： ADAS 系統可以設計為根據新數據和經驗不斷學習和更新深度學習模型。這涉及結合機制，使模型適應不斷變化的駕駛條件、新場景和不斷發展的安全要求。
數據收集和注釋：持續學習需要收集新數據和注釋來訓練更新后的模型。這可能涉及從各種傳感器獲取數據、手動注釋或標記收集的數據，以及相應地更新訓練流程。
模型重新訓練和微調： 當收集到新數據時，可以使用新數據重新訓練或微調現有的深度學習模型，以適應新出現的模式或駕駛環境的變化。

讓我們看看 ADAS 開發中常用的工具、框架和庫。

TensorFlow：谷歌開發的開源深度學習框架，提供了構建和訓練神經網絡的綜合生態系統，包括數據預處理、網絡構建和模型部署等工具。
PyTorch： 另一個廣泛使用的開源深度學習框架，提供動態計算圖，適合研究和原型設計。它提供了一系列用于構建和訓練深度學習模型的工具和實用程序。
Keras：在 TensorFlow 上運行的高級深度學習庫。它提供了一個用戶友好的界面來構建和訓練神經網絡，使初學者能夠快速上手并進行原型設計。
Caffe：專為速度和效率而設計的深度學習框架，常用于 ADAS 中的實時應用。它提供了一套豐富的預訓練模型和用于模型部署的工具。
OpenCV： 一種流行的計算機視覺庫，提供廣泛的圖像和視頻處理功能。它經常用于預處理傳感器數據、執行圖像轉換以及在 ADAS 應用中實現計算機視覺算法。