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Keras深度学习实战——车辆转弯角度预测
1. 介绍
本教程将介绍如何使用 Keras 深度学习框架来构建一个卷积神经网络 (CNN) 模型，用于预测车辆的转弯角度。
自动驾驶是近年来人工智能领域的热门研究课题之一。为了实现自动驾驶，车辆需要能够感知周围的环境并做出相应的控制决策。其中，车辆转弯角度预测是自动驾驶中一个重要的任务。
CNN 模型擅长处理空间信息，因此非常适合用于图像识别和分类任务。在车辆转弯角度预测任务中，我们可以将摄像头拍摄的道路图像作为输入，并将CNN模型预测的转弯角度作为输出。
2. 原理详解
CNN 模型的基本原理如下：
- 卷积层： 卷积层是 CNN 模型的核心层，它可以提取图像中的局部特征。卷积层由多个卷积核组成，每个卷积核都会在输入图像上滑动，并计算与输入图像的卷积值。
- 池化层： 池化层可以降低 CNN 模型的参数量，并提高模型的鲁棒性。池化层通常会将相邻的多个特征值缩减为一个特征值。
- 全连接层： 全连接层将卷积层和池化层提取的特征映射到最终的输出。
3. 应用场景解释
车辆转弯角度预测可以应用于以下场景：
- 自动驾驶： 在自动驾驶系统中，车辆转弯角