随着自动驾驶技术的快速发展,汽车目标检测与定位成为实现安全、智能交通系统的关键技术之一。本文基于深度学习方法,探讨了三种经典目标检测模型(YOLOv5、Faster R-CNN、SSD)在Car Object Detection数据集上的应用与性能比较。通过对比三种模型的检测精度、推理速度和计算复杂度,评估其在实际自动驾驶任务中的适用性。实验结果表明,Faster R-CNN在检测精度和mAP(平均精度)方面表现最佳,但其推理速度较慢,适用于高计算资源的场景;YOLOv5则以其超快的推理速度成为实时目标检测的首选,尽管其精度相对较低;SSD在精度与速度之间提供了良好的平衡,适合大多数实际应用。最后,本文探讨了不同模型的优缺点,并提出了未来改进的方向,如多尺度注意力机制、模型蒸馏与量化等,以进一步提高检测性能和计算效率。声明:本文仅代表作者观点,不代表本站立场。如果侵犯到您的合法权益,请联系我们删除侵权资源!如果遇到资源链接失效,请您通过评论或工单的方式通知管理员。未经允许,不得转载,本站所有资源文章禁止商业使用运营!
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