基于深度学习的汽车目标检测与定位产品系统

随着自动驾驶技术的快速发展，汽车目标检测与定位成为实现安全、智能交通系统的关键技术之一。本文基于深度学习方法，探讨了三种经典目标检测模型（YOLOv5、Faster R-CNN、SSD）在Car Object Detection数据集上的应用与性能比较。通过对比三种模型的检测精度、推理速度和计算复杂度，评估其在实际自动驾驶任务中的适用性。实验结果表明，Faster R-CNN在检测精度和mAP（平均精度）方面表现最佳，但其推理速度较慢，适用于高计算资源的场景；YOLOv5则以其超快的推理速度成为实时目标检测的首选，尽管其精度相对较低；SSD在精度与速度之间提供了良好的平衡，适合大多数实际应用。最后，本文探讨了不同模型的优缺点，并提出了未来改进的方向，如多尺度注意力机制、模型蒸馏与量化等，以进一步提高检测性能和计算效率。