一个国际科学家小组在《绿色能源与智能交通》杂志上发表了一篇论文，总结了智能车辆感知深度迁移学习的全面综述。
近年来，感知被视为智能车辆的精确定位、安全运动规划和鲁棒控制的关键组成部分。感知系统为智能车辆提供有关周围行人、车辆、交通标志和其他物体的即时环境信息，并有助于避免可能的碰撞。
基于深度学习的智能车辆感知得到了突飞猛进的发展，为自动驾驶的运动规划和决策提供了可靠的来源。许多强大的基于深度学习的方法可以在解决自动驾驶的各种感知问题上取得优异的性能。
然而，这些深度学习方法仍然存在一些局限性;例如，实验室训练(源域)和实际测试(目标域)数据遵循相同特征分布的假设在现实世界中可能不切实际。在许多现实案例中，它们之间通常存在巨大的领域差距。
作为这一挑战的解决方案，深度迁移学习可以通过将知识从一个领域迁移到另一个领域来出色地处理情况。深度迁移学习旨在通过利用先前在另一个领域学到的类似任务的知识来提高新领域的任务性能。
目前还没有关于智能车辆感知深度迁移学习主题的调查论文。这篇新的调查论文旨在为介绍和解释智能车辆感知的深度迁移学习技术做出贡献，为未来的研究提供宝贵的见解和方向。
对于智能车辆或自动驾驶而言，感知在接收来自传感器的数据并从周围环境中提取有意义的信息方面发挥着至关重要的作用，从而通过识别障碍物、交通标志/标记和可用驾驶区域来做出有意义的决策以进行精确的运动规划。研究人员将这些智能车辆感知任务分为两类(对象检测、语义/实例分割)。
尽管智能车辆感知算法在基准数据集上取得了显着的成就，但由于传感器类型和设置、不同风格的数据、环境、天气和光照、训练的历元和数据的巨大差异，在现实世界中仍然存在重大挑战。建筑学。
基于这些观察，研究人员将智能汽车感知的领域分布差异分为三种类型：传感器差异、数据差异和模型差异。
随着自动驾驶技术的快速进步，现在有大量的驾驶场景图像可供使用。深度学习方法在高性能感知的自动驾驶应用中蓬勃发展。
迁移学习(TL)是一种机器学习方法，主要将从一个任务或领域获得的知识应用于另一个相关任务或领域。研究人员将深度迁移学习分为几种主要类型：有监督TL、无监督TL、弱监督和半监督TL、领域泛化。
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