apollo自动驾驶入门课程第⑤讲 — 感知（下）

guangmingqian

卷积神经网络CNN是一种人工神经网络，它对感知问题特别有效，CNN接受多维输入包括定义
大多数传感器数据的二维和三维形状。如果使用标准神经网络对图像进行分类，则需要通过一种
方法将图像连接到网络的第一层，这属于一维。标准做法是通过将图像矩阵重塑为一个矢量，并
在一个大行中连接所有列，将图像“展开”为一维像素阵列。
然而这种方法打破了图像中所嵌入的空间信息，如果图像中有车轮，则车轮中的所有像素将散布
在整个像素阵列中。如果将其散布在一个维度上，神经网络很难从图像中提取车轮。CNN通过维
持输入像素之间的空间关系来解决这个问题，CNN通过将过滤器连续滑过图像来收集信息，每次
收集信息时，只对整个图像的一小部分区域进行分析，称为卷积。