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随着计算机视觉的最新进展，似乎是众所周知的驾驶将是现代社会的一部分。但是，仍然有很多问题需要解决。尽管现代的计算机视觉技术表现出卓越的性能，但它们倾向于先提高准确性而不是效率，这是实时应用的关键方面。大型对象检测模型通常会重新检查更高的计算能力，这是通过使用更复杂的板上硬件来实现的。为了自动驾驶，这些要求转化为增加的燃料成本，并最终减少里程。此外，尽管有综合要求，但现有的对象探测器远非实时。在这项研究中，我们评估了我们先前提出的高效的行人探测器LSFM的鲁棒性，这些自主驾驶基准，包括不同的天气条件和夜间场景。此外，我们将LSFM模型扩展为通用对象进行分解，以在交通场景中实现实时对象检测。我们在流量对象检测数据集上评估了其性能，低延迟和综合性。此外，我们解决了对象检测系统在Au sosos驾驶的背景下使用的当前关键性能指标的不足，并提出了一种更合适的替代方案，以结合实时要求。
arxiv：2402.00128v2 [CS.CV] 29年2月29日，2024年2月
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