蘑菇车联发布BalanceHRNet，用于自动驾驶场景中的视觉预测

在自动驾驶技术的演进中，视觉预测的精确性是确保行车安全的关键。蘑菇车联近期推出了BalanceHRNet模型，这一创新技术在自动驾驶场景中的应用，无疑为视觉预测领域带来了新的突破。

技术背景：视觉预测在自动驾驶中的重要性

自动驾驶系统对周围环境的感知高度依赖视觉预测技术。精确识别行人的姿态和意图对于自动驾驶车辆的安全行驶至关重要。

核心技术与理论基础

BalanceHRNet模型的开发，基于深度学习技术，特别是神经网络在人体姿态估计中的应用。近年来，因为HigherHRNe等模型的提出，人体姿态估计的准确性得到了显著提升。

BalanceHRNet的创新之处

BalanceHRNet在HigherHRNet的基础上，进行了多方面的改进。它克服了HigherHRNet无法获取大感受野的缺点，通过更小计算量实现了更高的准确性。BalanceHRNet引入了平衡高分辨率模块BHRM，能够获取物体多尺度特征。最重要的是，模型学习了不同分支的重要性，让模型自己决定不同分支的意义。

实际应用与效果评估

BalanceHRNet已被蘑菇车联应用于高精地图，有效提高了感知成功率和地图精度。在COCO关键点检测数据集上，BalanceHRNet的平均正确率比其他模型提高了1.6%，显示出其强大的性能。

学术认可与行业领先

蘑菇车联的持续创新

蘑菇车联作为自动驾驶全栈技术与运营服务提供商，始终致力于推动数字交通、自动驾驶领域的技术突破。近半年来，蘑菇车联的研究成果如CAMO-MOT算法、IPS300+路侧多模态目标检测数据集等，均达到世界领先水平。

突破技术瓶颈，提升安全性能

创新模型，优化感知成功率

三大优势，引领技术革新

实践案例，见证技术实力