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基于梯度重参化和中心点估计的自动驾驶本发明公开了一种基于梯度重参化和中心重参化网络对预处理后的图像进行特征处理得2通过梯度重参化网络对预处理后的图像进行特征处理得到多尺通过中心点估计检测算法对热力图进行目标检测，得到包含目标的边界框、2.根据权利要求1所述的基于梯度重参化和中心点估计的自动驾驶目标检测方法,其构建用于特征处理的梯度重参化网络：对预设数据集进通过梯度重参化网络在预处理后的图像上进行网络的前向传播、后3.根据权利要求1所述的基于梯度重参化和中心点估计的自动驾驶目标检测方法,其4.根据权利要求1所述的基于梯度重参化和中心点估计的自动驾驶目标检测方法,其对分辨率缩小后的热力图增加三个头部结构，分别用于预测中心点寸确定该热力图目标的所属类别；根据中心点热力图预测每个所属类别目标的中心点及其置信度，目根据左上角点坐标和右下角点坐标表征确定目标5.根据权利要求1所述的基于梯度重参化和中心点估计的自动驾驶目标检测方法,其6.根据权利要求5所述的基于梯度重参化和中心点估计的自动驾驶目标检测方法,其7.根据权利要求5所述的基于梯度重参化和中心点估计的自动驾驶目标检测方法,其38.根据权利要求5所述的基于梯度重参化和中心点估计的自动驾驶目标检测方法,其特征提取模块，用于通过梯度重参化网络对预处理后的图像4[0005]许多目标检测算法虽具有出色的精度和速度，但依赖大量的计算资源和内存开[0012]通过梯度重参化网络对预处理后的图像进行特征处理得到多尺度特征图的具体5[0015]对多尺度特征图进行特征融合得到热力图的具体方法为：通过空间金字塔池化[0026]图像尺寸变换保持宽高比不变的缩放策略，当输入的图6[0037]本发明通过基于梯度重参化网络和中心点的检测方法简[0048]通过梯度重参化网络对预处理后的图像进行特征处理得到多尺度特征图的具体[0051]对多尺度特征图进行特征融合得到热力图的具体方法为：通过空间金字塔池化7[0062]图像尺寸变换保持宽高比不变的缩放策略，当输入的图行HS，获得用于优化梯度的标度值(scales)，从scales中提取恒定的乘数(GradMult，8与SGD优化器在目标数据集上进行网络的前向传播、后向传播以及参数更新。值得注意的9现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定[0083]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或

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