MIT 深度学习与自动驾驶课程发布最新场景分割教程

【导读】MIT自动驾驶课程分享该课程下半部分的两节课程的相关信息和代码，包括 Deep Traffic 和 Driving Scene Segmentation，同时提供ipynb代码以供学习。课程视频和PPT暂时没有放出，后续专知会持续跟进。

实践项目介绍

Deep Traffic

       DeepTraffic是一项深度强化学习竞赛。目标是创建一个神经网络去控制一辆或多辆汽车通过密集的公路交通。下面的视频就是竞赛的界面。

https://selfdrivingcars.mit.edu/deeptraffic

https://arxiv.org/abs/1801.02805

SegFuse

       SegFuse是一个语义视频场景分割竞赛，旨在找到利用时间信息来帮助改善驾驶场景感知。给定一个带有相应驾驶状态数据的前方驾驶场景视频，需要参赛者把各种信息融合在一起建立一个动态感知模型。

https://github.com/lexfridman/mit-deep-learning/blob/master/tutorial_driving_scene_segmentation/tutorial_driving_scene_segmentation.ipynb

附部分示例教程

MIT Driving Scene Segmentation

参考链接：

https://github.com/lexfridman/mit-deep-learning

https://deeplearning.mit.edu/

查看完整内容：

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