颜色分类leetcode CarND Project5 Vehicle Detection and Tracking:使用卷积神经网络进行车辆检测

颜色分类leetcode车辆检测项目目标编写一个软件管道来识别来自汽车前置摄像头的视频中的车辆。在我的实现中，我使用深度学习方法进行图像识别。具体来说，我利用了卷积神经网络(CNN)的非凡能力来识别图像。手头的任务不仅仅是检测车辆的存在，还要指向其位置。事实证明，CNN也适用于这些类型的问题。有一个专门针对本地化的区域提案的想法，主要思想是，由于存在二元分类问题（车辆/非车辆），我们可以以这种方式构建模型，使其具有一个小训练样本（例如，64x3）的输入大小，输出将用作分类的概率值。本质上，将新的大输入图像切割成模型初始输入大小的正方形（例如，64x64），然后检测每个方块中的主题，拼接生成的检测结果。