本文基于大量的实证评估，探讨了近期深度学习技术在高速公路感知场景中的应用，通过使用神经网络对车道和车辆进行检测，同时保证了实时性，证实了深度学习在自动驾驶领域的潜在应用价值。

Apr, 2015

本文旨在调查深度学习技术在自驾车领域中的最新进展及其强项与局限性，涵盖了基于人工智能的自动驾驶架构、卷积和循环神经网络、深度强化学习范式等内容，以及感知、路径规划、行为仲裁和运动控制算法。同时，重点探讨了当今在设计自动驾驶人工智能架构中所面临的挑战，如安全性、训练数据源和计算硬件等。

Oct, 2019

深度学习与计算机视觉技术的集成应用效果的分析，通过构建分层神经网络实现了历史性的突破，能够进行端到端的特征学习和图像的语义理解，提出了深度神经网络模型在图像分类等任务中的卓越性能，同时指出了其在泛化和可解释性方面的局限性，并提出了未来改进的方向。深度学习与大量视觉数据的高效集成和发展趋势将继续推动计算机视觉领域的技术突破和应用扩展，构建真正智能的机器视觉系统。这种融合模式将为计算机视觉中前所未有的任务和功能提供强大的推动力，为相关学科和产业提供更强的发展动力。

Dec, 2023

这篇论文调查了应用深度学习方法控制汽车的研究进展和存在的挑战，研究重点在于车辆控制而非感知问题，涵盖计算、架构、目标、泛化、验证和安全方面的探讨，为智能交通系统相关的领域提供及时有效的信息。

Dec, 2019

自动驾驶车辆的知觉系统及其与计算机视觉和传感器相关的技术发展和应用进行了综述，概述了自动驾驶车辆的发展、传感器和数据集、计算机视觉应用以及公众意见和担忧，并分析了当前技术挑战和未来研究方向。

Nov, 2023

本文旨在概述深度学习算法在计算机视觉领域的应用，包括图像分类，目标识别，图像提取和语义分割等方面，同时讨论了构建和训练深度神经网络面临的未来范围和挑战。

Apr, 2018

过去十年来，深度学习模型在各种视觉感知任务中取得了显著进展，但其高计算资源需求限制了其在实际应用中的可行性。本综述通过四个关键领域的研究，即轻量级骨干模型的发展、面向特定计算机视觉任务的专用网络架构或算法、深度学习模型压缩技术以及在硬件平台上部署高效深度网络的策略，对计算效率高的深度学习进行了广泛分析，并讨论了该领域面临的关键挑战和未来研究方向。

Aug, 2023

本综述论文系统地总结了目前应用于自主导航中的端到端深度学习框架，包括障碍物检测、场景感知、路径规划和控制，并分析了最新的研究状况和评估深度学习方法的实施和测试。该论文强调了导航对于机动机器人、自动驾驶车辆和无人机的重要性，并讨论了深度学习方法在自主导航中存在的局限性、挑战和潜在增长领域。该综述为在自主导航和深度学习领域工作的研究人员和实践者提供了有价值的参考资源。

Feb, 2023

本文综述了近期深度学习与感知模块相结合的自动驾驶系统，介绍了针对何时、如何和何种方式集成多传感器测量的分类方法，提出了基于多视图、多模态和多帧的三维集成分类，总结了集成操作的优缺点，并讨论了理想数据集成方法的关键特性。

Jun, 2023

本文研究计算机视觉中的物体检测任务，分析其在自主驾驶汽车中的应用，并探讨目前物体探测器的现状和面临的挑战。

Jan, 2022