概要

低成本、高精度、实时性、低功耗是下一阶段自动驾驶环境感知方案的迫切需求，是自动驾驶产品落地的瓶颈。视觉是环境感知的各种方案中接近这一要求的方式。为了能够达到低成本高效能的目标，我们探索了多种方法，包括高效的物体检测、语义分割的深度学习算法、网络压缩和剪枝方法、Inferen阶段的GPU、FPGA加速等。结合多种方法，我们在嵌入式平台上实现了视觉感知的实时预测。

本文根据 AICon 全球人工智能与机器学习技术大会深度培训潘争演讲的《如何构建低成本高效能的视觉感知系统》整理发布，找人工智能与机器大会就上活动家！

个人简介

潘争，驭势科技AI算法负责人，负责自动驾驶的视觉感知系统的研发，致力于深度学习和计算机视觉在自动驾驶中的落地应用。曾任职格灵深瞳，从事深度学习和计算机视觉方向研究。本硕博毕业于清华大学。

以下为PPT内容：

本文根据 GOPS2018·深圳站演讲《一直播、小咖秀大数据自动化运维实践》整理发布

作者简介：

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