低成本、高精度、实时性、低功耗是下一阶段自动驾驶环境感知方案的迫切需求，是自动驾驶产品落地的瓶颈。视觉是环境感知的各种方案中接近这一要求的方式。为了能够达到低成本高效能的目标，我们探索了多种方法，包括高效的物体检测、语义分割的深度学习算法、网络压缩和剪枝方法、Inferen阶段的GPU、FPGA加速等。结合多种方法，我们在嵌入式平台上实现了视觉感知的实时预测。

听众受益

在算法原理、网络压缩、硬件实现几个方面，了解深度学习方法的加速技术。