1、从神经元到深度学习2数据规模效果传统人工智能算法深度学习算法3深度学习算法与传统AI算法11/10/15Deep learning for computer vision5Deep Learning since 2012ImageNet image classification error rate深度神经网络增强学习:Google DeepMinds AlphaGo7增强学习：让自动驾驶从感知到控制为什么深度学习对自动驾驶如此重要？拥堵/停车挑战 频繁变道 驾驶习惯为什么深度学习对自动驾驶如此重要？路面上的汉字模糊的标志线城市建设为什么深度学习对自动驾驶如此重要？为什么深度学习对自动驾驶如此
2、重要？中国ADAS应用环境需要深度学习赢得了中国，就赢得了世界赢得了中国，就赢得了世界 全球最大的ADAS市场.市场巨大 无法通过有限测试来保证可靠性和准确率驾驶环境异常复杂深度学习是解决这一挑战的最佳方式！高级驾驶辅助系统（ADAS）PAGE 08ADAS关键技术关键技术复杂路况场景下，精准的环境感知算法功耗、成本与性能的经济可接受性计算平台多传感器融合、车辆控制以及可靠性的挑战系统集成SpeechVisionControl大脑平台（基于深度神经网络的操作系统和芯片）地平线:Define the brain of things(BoT)APIsx1000性能提升LanguageAa地平线Bo
3、T平台:for better and safer human lifesmart homesmart carThe Anderson Platform A cost-effective solution toward“smart life”The Hugo Platform A high-performance solution toward“human safety”地平线智能驾驶大脑平台-Hugosmart carThe Hugo Platform A high-performance solution toward“human safety”基于深度学习的车道线检测车辆检测性能对比Hor
4、izon Robotics7月，2015NVIDIA,2016 CES行人检测性能对比Joint detection of pedestrian and vehicle using only single deep neural networkPedestrian detection system,UCSD,ICCV 2015,Oral PresentationNVIDIA,2016 CES更多基于深度学习的ADAS算法创新像素级场景分割识别双目立体视觉和三维点云估计地平线团队取得车辆检测KITTI测试集最好成绩KITTI世界最权威的车辆检测的标准测试集，地平线团队的算法取得世界最好测试成绩（2015年6月）DenseBox:Unifying Landmark Localization with End to End Object Detection,Lichao Huang,Yi Yang,Yafeng Deng,Yinan Yu,arXiv:1509.04874,2015Thank you22
