年内实现全面自动驾驶？快来恶补一下自动驾驶技术吧

在7月6日召开的2023世界人工智能大会上，特斯拉CEO斯克预测，随着人工智能技术的快速发展，大约在今年年末，就会实现全面自动驾驶。

他说，“我之前也做过许多类似的预测，我承认之前的预测也不完全准确，但是这一次的预测，我觉得是比较接近的。”

不知道小伙伴们对于自动驾驶的发展怎么看？

不过无论马斯克的预测是否会应验，相信自动驾驶都会是未来！

有人说，自动驾驶是一个充满矛盾的高新技术，在大众眼里，它看起来是那么遥不可及，可同时又仿佛近在咫尺。

对于这个蛮有前景的领域，相信不少小伙伴都想深入了解一下自动驾驶到底涉及哪些技术，甚至想要踏足这个领域，系统地了解一下其中的知识体系！

为了让这门看似遥不可及的技术真的变得近在咫尺，今天和大家分享一本新鲜出炉的自动驾驶好书——《自动驾驶：感知原理与实践》！

《自动驾驶: 感知原理与实践》是一本系统讲解自动驾驶感知技术的图书，同时带有具体的自动驾驶实践案例，以及自动驾驶感知技术的落地部署方案供读者学习。

本书主要涉及的内容包括神经网络的基础理论知识、经典卷积神经网络、轻量化卷积神经网络、Vision Transformer、2D 目标检测算法（YOLOv5、YOLOX、YOLOv5 Lite、NanoDet 等算法）、3D 激光点云目标检测算法、BEVFormer 纯视觉的 3D目标检测算法、语义分割、车道线检测、ReID 相关技术、多目标跟踪及部署落地的相关技术（如CUDA、OpenCV、NCNN、TensorRT 等）。

为了让读者全面、深入、透彻地理解所讲解的算法，书中还给出了具体的实践案例，并提供了相应的数据集供读者实践，同时通过对代码的讲解使读者获得实战能力。

本书适用于具有一定 Python 基础的计算机视觉初学者、想从其他视觉开发行业进入自动驾驶行业的开发者，以及想全面、系统地了解自动驾驶感知技术的开发者；也适用于自动驾驶感知技术负责人，以便其更好地把握团队的开发细节。

本书主要内容

《自动驾驶: 感知原理与实践》是一本系统讲解自动驾驶感知技术的图书，书中展示了具体的实践案例及自动驾驶感知技术的落地部署方案，从理论到实践层面讲解与自动驾驶感知相关的技术，可让读者全面、深入、透彻地理解所讲解的算法。

第 1 章：主要以介绍神经网络的基础知识作为开始，全面讲解经典卷积神经网络、轻量化卷积神经网络，以及与 Vision Transformer 相关的 Backbone 模型，同时用一个交通标识牌识别模型对 ResNet 和 MobileViT 模型进行了实践与讲解。

第 2 章：主要讲解 2D 目标检测算法，开始主要介绍两阶段目标检测算法和单阶段目标检测算法，之后详细讲解 YOLOv5、YOLOX、NanoDet 和 YOLOv5 Lite 算法，并分别使用车辆检测、行人检测、交通标识牌检测和交通信号灯检测作为实践项目来对上述算法进行实践；同时对 3D 激光点云算法 PointPillars 的原理进行详细讲解，并结合 OpenPCDet 进行了代码的讲解。此外，本章还加入了对 BEVFormer 环视 3D 目标检测算法的介绍。

第 3 章：介绍语义分割在自动驾驶中的应用，主要讲解 STDC 算法的原理和设计思想，同时介绍基于 Vision Transformer 的 TopFormer 轻量化语义分割算法，还针对 TopFormer 基于 Cityscapes 数据集进行了实际的项目实践和讲解。

第 4 章：主要介绍自动驾驶中的车道线检测与分割技术，首先介绍 UNet 算法的原理；然后介绍基于 Line Anchor 的 LaneATT 算法；最后对 CULane 数据集进行了介绍，并基于 LaneATT 算法进行了实践和代码的讲解。

第 5 章：介绍多目标跟踪在自动驾驶中的应用，主要讲解 SORT 和 DeepSORT的原理，以及速度更快的多目标跟踪算法 ByteTrack 的原理和基于 MOT16 数据集的实践与代码的讲解，同时简单介绍了 ReID 的相关知识。

第 6 章：主要介绍自动驾驶中的相关算法模型的部署落地技术，首先介绍常见的模型部署框架；接着介绍 OpenCV 的相关知识与 GPU 编程工具 CUDA、模型框架TensorRT，这里详细解读了 TensorRT 的相应接口与如何进行量化加速和插件开发，以及如何使用 ONNX 进行模型的转换和基于 TensorRT 的落地部署；然后介绍如何使用 TensorRT 进行 YOLOv5 目标检测的部署和加入；最后使用 NCNN 进行 NanoDet的部署。