书籍目录（初步规划）

发布时间：1970-01-20 17:37:27
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自动驾驶技术 深度学习模型 语义分割算法 多模态数据处理 神经网络架构
本书初步规划了关于自动驾驶与语义分割技术的详细内容，涵盖从基础理论到实际应用的多个方面。第一章介绍了自动驾驶的发展历程、系统组成、多模态感知应用及研究中的挑战，同时探讨了语义分割在自动驾驶中的作用。第二章至第五章详细讲解了深度学习环境的配置、数据集处理、神经网络基础结构、语义分割模型设计及训练优化方法。第六章至第九章深入探讨了多模态融合网络设计，并介绍了基于残差引导融合、自适应掩膜融合及跨模态边缘特权信息知识蒸馏的具体算法，展示了这些算法在不同场景下的性能表现及实验结果。本书旨在为读者提供全面的学习路径与资源，帮助其掌握自动驾驶与语义分割的核心技术。
文章内容
思维导图
常见问题
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本目录为初步规划目录，最终内容将会随着书籍的撰写和读者的反馈进行调整

第一章：引言

1.1. 自动驾驶概述

1.1.1 自动驾驶的发展历程

1.1.2 自动驾驶系统组成

1.1.3 多模态感知在自动驾驶系统中的应用

1.1.4 国内外自动驾驶公司介绍

1.1.5 自动驾驶研究中亟待解决的问题

1.2 语义分割与自动驾驶

1.2.1 语义分割的发展

1.2.2 多模态融合的语义分割

1.2.3 语义分割在自动驾驶中的作用

1.3 本书目标

1.3.1 各章节内容概览

1.3.2 学习路径建议及相关资源获取

第二章：环境配置与数据集

2.1 深度学习环境的配置 （已完成）

2.1.1 安装显卡驱动（已完成）

2.1.2 安装Docker（已完成）

2.1.3 添加Docker到用户组（已完成）

2.1.4 安装NVIDIA Container Toolkit（已完成）

2.1.5 创建Docker镜像与容器（已完成）

2.1.6 测试深度学习项目（已完成）

2.1.7 Docker+VS Code配置（已完成）

2.1.8 使用Docker常用命令（已完成）

2.2 数据集与预处理

2.2.1 数据集介绍与下载

2.2.2 数据增强方法介绍

2.2.3 制作自己的数据集

2.3 本章小结

第三章：理论基础

3.1 神经网络基础结构

3.1.1 激活层

3.1.2 卷积层

3.1.3 池化层

3.1.4 归一化层

3.1.5 采样层

3.2 语义分割主要评价指标

3.2.1 Acc

3.2.2 Pre

3.2.3 F1

3.2.4 IoU

3.3 深度学习任务研究一般流程

3.3.1 网络模型

3.3.2 数据处理与加载

3.3.3 训练模型及优化

3.3.4 网络的性能分析

3.4 本章小结

第四章：深度学习模型设计

4.1 语义分割常见模型架构

4.1.1 FCN架构

4.1.2 编码器-解码器架构

4.2 经典编码器介绍

4.2.1 ResNet

4.2.2 BotNet

4.2.3 Transformer

4.2.4 SegFormer

4.3 常用功能模块介绍

4.3.1 SE模块

4.3.2 通道注意力模块

4.3.3 空间注意力模块 4.3.4 双注意力模块

4.3.5 自注意力模块

4.3.6 交叉注意力模块

4.4 完整网络实现

4.5 本章小结

第五章：模型训练与优化

5.1 数据集划分

5.1.1 数据集划分原则

5.1.2 数据集不平衡的处理

5.2 数据集的加载

5.3 模型的训练

5.3.1 优化器的选择 5.3.2 训练参数选择与训练策略

5.4 训练过程可视化

5.4.1 可视化库的使用

5.4.2 损失可视化

5.4.3 图像可视化

5.4.4 结果可视化

5.5 模型优化

第六章: 多模态融合网络设计

6.1 多模态数据的预处理

6.1.1 多模态数据的对其

6.1.2 多模态数据的加载

6.2 多模态特征融合方式

6.2.1 按元素融合

6.2.2 按通道融合

6.2.3 融合模块融合

6.3 经典多模态融合网络介绍

第七章：基于残差引导融合的道路正负障碍物分割算法

7.1 背景

7.2 残差引导融合网络InconSeg介绍

7.2.1 InconSeg网络的整体结构

7.2.2 残差引导融合模块的原理与结构

7.2.3 损失函数的设计

7.3 数据的加载方式

7.4 模型的训练过程

7.5 InconSeg网络的性能

7.5.1 定量评价网络的整体结果

7.5.2 定性评价网络的结果

7.5.3 网络在不同场景下的结果

7.6 相关的消融实验

7.7 本章小结

第八章：基于自适应掩膜融合的道路与负障碍物分割算法

8.1 背景

8.2 自适应掩膜融合网络AMFNet介绍

8.2.1 AMFNet网络的整体结构

8.2.2 自适应掩膜融合模块的原理与结构

8.3 数据的加载方式

8.4 模型的训练过程

8.5 AMFNet网络的性能

8.5.1 定量评价网络的整体结果

8.5.2 定性评价网络的结果

8.5.3 网络在不同场景下的结果

8.6 相关的消融实验

8.7 本章小结

第九章：基于跨模态边缘特权信息知识蒸馏的交通场景目标分割算法

9.1 背景

9.2 跨模态边缘特权信息知识蒸馏框架介绍

9.3 教师网络CENet的整体结构

9.4 教师网络的训练与结果分析

9.4.1 数据的加载方式

9.4.2 模型的训练过程

9.4.3 定量评价网络的整体结果

9.4.4 定性评价网络的结果

9.4.4 网络在不同场景下的结果

9.4.5 相关的消融实验

9.5 学生网络的训练与结果分析

9.5.1 数据的加载方式

9.5.2 模型的训练过程

9.5.3 定量评价网络的整体结果

9.5.4 定性评价网络的结果

9.5.4 网络在不同场景下的结果

9.5.5 相关的消融实验

9.6 本章小结

思维导图生成中，请稍候...

问题 1： 本书的主要目标是什么？
回答： 本书旨在提供关于自动驾驶、语义分割及多模态感知的全面知识，涵盖从基础理论到实际应用的深度学习模型设计与优化，帮助读者掌握相关技术并应用于实际项目。

问题 2： 本书是否适合初学者？
回答： 是的，本书从环境配置、数据集处理到理论基础和模型设计都有详细讲解，并提供了学习路径建议，适合初学者逐步深入学习。

问题 3： 书中会介绍哪些自动驾驶相关的内容？
回答： 书中将介绍自动驾驶的发展历程、系统组成、多模态感知应用、国内外公司现状以及研究中亟待解决的问题。

问题 4： 语义分割在自动驾驶中的作用是什么？
回答： 语义分割用于识别和理解道路场景中的不同物体和区域，是自动驾驶系统中环境感知和决策的重要技术。

问题 5： 书中会提供哪些深度学习环境的配置指导？
回答： 书中详细介绍了如何安装显卡驱动、Docker、NVIDIA Container Toolkit，以及如何创建Docker镜像与容器，并测试深度学习项目。

问题 6： 书中会介绍哪些语义分割的经典模型架构？
回答： 书中将介绍FCN架构、编码器-解码器架构，以及经典编码器如ResNet、BotNet、Transformer和SegFormer。

问题 7： 书中会涉及多模态融合网络的设计吗？
回答： 是的，书中将详细介绍多模态数据的预处理、特征融合方式以及经典多模态融合网络的设计与实现。

问题 8： 书中会提供哪些模型训练与优化的方法？
回答： 书中将涵盖数据集划分、加载、训练参数选择、优化器使用、训练过程可视化以及模型优化的具体方法。

问题 9： 书中会介绍哪些具体的分割算法？
回答： 书中将详细介绍基于残差引导融合的道路正负障碍物分割算法（InconSeg）、基于自适应掩膜融合的道路与负障碍物分割算法（AMFNet），以及基于跨模态边缘特权信息知识蒸馏的交通场景目标分割算法。

问题 10： 本书的目录是否会根据读者反馈进行调整？
回答： 是的，本目录为初步规划，最终内容将根据书籍撰写进展和读者反馈进行相应调整。