基于深度学习的自动驾驶车辆目标检测与跟踪技术研究

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摘要：传统的检测和跟踪方法在复杂驾驶场景下存在精度不高、实时性不足、鲁棒性不强等问题，据此提出了基于深度学习的改进方法。在目标检测方面，设计了一种双阶段检测器，在骨干网络中引入注意力机制，并结合FPN进行多尺度特征融合，该方法利用孪生网络架构，通过时空注意力模块来挖掘目标的显著特征和运动模式，从而增强了网络对目标表征的学习能力。（剩余5786字）

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