《表4 路面区域检测结果/张》

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《基于深度学习的驾驶关注区域检测研究与实现》

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道路检测的实验过程中，主要在KITTI数据集上进行的。模型训练过程中，将学习率设为1e–5，网络模型的每一层的权重衰减设置为5e–4。随机梯度下降迭代30 000次。在检测过程中，得到的最终检测结果的数据如表4所示，测试图片一共1 250张，其中True positives（TP）表示检测出正确道路区域的情况，False positives（FP）表示将非道路区域检测成道路区域的情况，False negatives（FN）表示将道路区域检测成非道路区域，True Negatives（TN）表示将非道路区域检测为非道路区域。