行车障碍识别算法的精度提升方法

作者	单位
余颖舜,李成瑶,潘长开

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中文摘要:

自动驾驶技术中，行车过程中的障碍物识别是技术难点。目前基于机器视觉识别的技术中，以YOLO算法与Faster-RCNN算法最为著名。YOLO算法的识别速度快，但是识别的准确率不够高；Faster-RCNN 算法的识别准确率高，但是识别速度慢。两者均不满足当前汽车自动驾驶的工程需求。提出了一种融合了元学习Reptile算法与知识蒸馏技术的训练方法来训练YOLOv4算法，在保证YOLOv4算法速度的同时提升算法精度。

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