无人驾驶技术入门（十七）深度学习进阶之无人车行为克隆

内容简介

上一期的《无人驾驶技术入门（十六）| 初识深度学习之交通标志分类》我以交通标志牌的分类为例，介绍了深度学习中所涉及的有关神经网络的理论知识。包括神经网络中的参数，反向传播原理，训练集、验证集和测试集的区别，通过优化经典的图像分类网络 LeNet-5，完成了交通标志牌的分类工作。

在本次分享中，我将以优达学城(Udacity)无人驾驶工程师学位中提供的无人车行为克隆项目为例，介绍深度学习在端到端无人车控制方面的应用。所谓端到端是指图像端到控制端，即将摄像机所拍摄的图像结果输入到神经网络中，网络直接输出无人车方向盘转角、油门、刹车踏板开度等信息的技术。

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