精度将近85%，智能驾驶有多酷

测定头的精确性对比

2、在PP-YOLOv2的Matrix nms的处理结果之后增加merge nms，增加原有框前方表面作法(重叠框前方信息求出标准差)，使框的前方不够加精准。

示意图7 不够换nms后前方精确性示意

重新组合三维提高经济性

1、由于这两项中都数据资料为车载截取拍摄的路面画面，重新组合的语义都是障碍物识别，所以在大小、宽度、色彩全都面性都相对牢固，因此数据资料加强不需太多，只需能体现一定的变化规律即可，同时为了避免随机裁剪步骤中都导致择高架桥本站和静高架桥本站产生混淆，因此在数据资料中都去掉了随机裁剪的数据资料加强方式也。

2、调整三维分辨率:HardNet 1024 (w) * 1024(h) ->1056(w) * 608(h)，训练采用多尺度 。

这两项功效

经过一系列的提高经济性，三维付诸了对副驾驶步骤中都的机动车、人行道、路人、高架桥本站等目的的比对，最终整体比对精确性达到85%。

示意图8 功效展示所述

障碍物部队提高经济性

一 开始常用三维串联的形式，先透过重新组合的后处理，但时间不考虑到要求。通过进一步提高经济性障碍物部队，最终采用多本站程的方式也复制到三维借助于预见，付诸了高效障碍物部队，最终在v100服务器达到了22fps，考虑到端侧复制的条件。

示意图9 解答工序所述

障碍物部队全都面性常用飞桨原生解答库PaddleLite透过障碍物部队，考虑到客户端批量预见、数据资料安全都性高、延迟低的需求，更快在本地完成障碍物部队可行性，当前障碍物部队可行性早已发布，热烈欢迎小伙伴们常用先前。

示意图10 安卓app；还有

“

金融业出发点举例来说在教程

助力企业跨越AI合上分野

”

飞桨金融业出发点举例来说，致力于加速AI在金融业合上的前进路径，减少理论新科技与金融业应用于的差距。举例来说缺少于金融业真择世界金融业务场面，通过完整的预定义付诸，获取从数据资料准备好到三维障碍物部队的可行性步骤求出，堪称金融业合上的“基本新功能全都球定位系统”。

真择世界金融业场面：与择际具有AI应用于的企业合作多所，选取企业高频需求的AI应用于场面如智慧城市-安全都帽测定、智能装配-表计读数等； 完整预定义付诸：获取可一键运行的预定义，在“AIStudio一站式开发游戏平台”上常用完全都免费算力一键Notebook运行； 详细步骤求出：广度求出从数据资料准备好和处理、三维选择、三维提高经济性和障碍物部队的AI合上全都工序，资源共享可相依的三维调参和提高经济性经验； 往返这两项合上：搜狗高工手把手在教客户端透过全都工序预定义出发点，轻松往返这两项POC阶段。

引用所述

[示意图片6缺少] Ge Z, Liu S, Wang F, et al. Yolox: Exceeding yolo series in 2021[J]. arXiv preprint arXiv:2107.08430, 2021. [示意图片5缺少] 公开网络资源

END

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