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直线检测是经典的底层视觉任务，对一些视觉任务，如自动驾驶、场景3D建模、无人机地平线检测等不可或缺。我们熟知的霍夫变换，就是解决直线检测问题的经典算法。然而，传统算法缺乏鲁棒性，只能受限于简单的应用场景。如今在充分的标注数据支持下，基于神经网络的直线检测算法对检测精度和鲁棒性有了很大提升。在数据驱动下，通过神经网络解决底层视觉任务，效果一般会更好。

智能座舱这一概念在当下已经传播开来，那么，你是否了解智能座舱背后隐藏的技术或算法基础？这篇文章里，作者围绕深度学习算法及卷积神经网络、损失函数等内容做了分析解读，不妨来看一下。

智能座舱，实在传统的车载座舱系统的基础上增加了智能化的属性，通过感知（语音、视觉）、认知、决策、服务的过程使车辆能够主动地服务于驾驶员和乘客，从而提升座舱的用户体验，带来更好的安全、便捷、趣味性体验。

在深度学习中，网络骨干（Backbone）是指神经网络模型的主干部分，通常用于提取输入数据的特征。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，它提供了许多常用的网络骨干模型，可以用作各种计算机视觉任务的基础。

PyTorch中一些常用的网络骨干模型包括：

1. ResNet（残差网络）：ResNet是一种非常流行的深度卷积神经网络结构，通过使用残差模块来解决深层网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题。