文件名称：BorgWards-Vehicle-Detection-Challenge:此回购是我提交的BorgWards车辆检测挑战的提交
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更新时间：2024-05-17 19:59:09
JupyterNotebook
挑战说明 挑战介绍 此编码测试不一定反映或表明我们在Borgward R＆D硅谷正在进行的工作。--该测试只是为我们提供一种方法来评估候选人的编码技能 我们不是在寻找确切的正确答案或解决方案，而是在寻找解决问题的方式，编码的方式，编码样式，编码形式化，编码效率，最重要的是寻找创新的思维方式表达您的算法。 请不要在此测试上花费超过2个小时的时间，并尽最大努力以最有效，最实用的代码完成测试。 问题 BDD100K是一个大型的多样化驾驶视频数据库： ://bair.berkeley.edu/blog/2018/05/30/bdd/。 感知算法有不同的任务，例如可以使用此数据集开发和测试的对象检测，语义分割，车道检测。 现在，让我们集中讨论一项称为语义分割的任务。 语义分割是所谓的“密集”预测问题，其中需要在每个像素级别进行预测。 分割算法通常涉及深度神经网络，其使用诸如“编码器-解码器”