第41章 人工智能在智能驾驶环境感知中的性能优化研究（2 / 2）

降低模型的数值精度，减少存储和计算需求。

（三）多传感器融合策略优化

1.特征级融合

在特征提取阶段进行融合，充分利用不同传感器的互补信息。

2.决策级融合

对不同传感器的检测结果进行综合决策，提高可靠性。

（四）超参数调整与优化算法

1.利用自动超参数搜索技术，如随机搜索、基于梯度的搜索等。

2.选择合适的优化算法，如Adam、SGD等，并调整其参数。

四、实验与结果分析

（一）实验设置

1.数据集选择

介绍使用的公开数据集和自定义数据集。

2.评估指标

如准确率、召回率、F1值、平均精度等。

（二）不同优化策略的效果评估

1.数据增强对模型性能的影响

展示不同数据增强方法在不同场景下的效果。

2.模型压缩后的性能与计算效率对比

分析压缩前后模型的准确性和计算速度变化。

3.多传感器融合策略的性能比较

比较不同融合策略在复杂环境中