计算机视觉和深度学习在自动驾驶汽车中的应用

前言 部分 深度学习和自动驾驶汽车基础 第1章 自动驾驶汽车基础 1.1 自动驾驶汽车简介 1.1.1 自动驾驶汽车的优势 1.1.2 自动驾驶汽车的进展 1.2 当前部署中的挑战 1.2.1 建立安全系统 1.2.2 硬件 1.2.3 软件编程 1.2.4 高速互联网 1.3 自动驾驶等级 1.4 深度学习和计算机视觉在自动驾驶汽车中的应用 1.5 总结 第2章 深入了解深度神经网络 2.1 深入了解神经网络 2.2 理解神经元和感知器 2.3 人工神经网络的工作原理 2.4 理解激活函数 2.4.1 阙值函数 2.4.2 Sigmoid函数 2.4.3 整流线性函数 2.4.4 双曲正切激活函数 2.5 神经网络的损失函数 2.6 优化器 2.7 理解超参数 2.7.1 模型训练超参数 2.7.2 网络架构超参数 2.8 TensorFlow与Keras的对比 2.9 总结 第3章 使用Keras实现深度学习模型 3.1 开始使用Keras 3.1.1 Keras的优点 3.1.2 Keras的工作原理 3.1.3 构建Keras模型 3.1.4 Keras执行类型 3.2 Keras深度学习 3.3 构建 个深度学习模型 3.3.1 Auto-Mpg数据集介绍 3.3.2 导入数据 3.3.3 分割数据 3.3.4 标准化数据 3.3.5 构建和编译模型 3.3.6 训练模型 3.3.7 预测新的、未知的模型 3.3.8 评估模型的性能 3.3.9 保存和加载模型 3.4 总结 第2部分 深度学习和计算机视觉 第4章 自动驾驶汽车中的计算机视觉