特斯拉的自动驾驶算法结构中,首先将摄像头信息无损采集,送入卷积神经网 络 Regnet 来提取不同尺度的图像特征,接着使用 BiFPN 进行特征融合,然后将这些 特征送入 Transformer 模块,利用 Transformer 中的多头注意力机制来实现 2D 图像特 征到三维向量空间的转换和多摄像头特征系信息的融合,之后接入不同的“头”...
大模型可通过仿真、自动标注等方式显著提升车厂算法能力,车企纷纷加码数据中心。芯片格局有望受大模型影响而重塑。 Transformer 大模型具有大参数、计算复杂等特点,芯片需要针对性开发加速器以实现在推理端良好运行,前瞻拥抱产业趋势的玩家有望在竞争中占得先机。最后,大模型推动下,L3 级自动驾驶正加速到来,诸多车企推...
特斯拉的自动驾驶算法结构中,首先将摄像头信息无损采集,送入卷积神经网 络 Regnet 来提取不同尺度的图像特征,接着使用 BiFPN 进行特征融合,然后将这些 特征送入 Transformer 模块,利用 Transformer 中的多头注意力机制来实现 2D 图像特 征到三维向量空间的转换和多摄像头特征系信息的融合,之后接入不同的“头”如 交...
特斯拉的自动驾驶算法结构中,首先将摄像头信息无损采集,送入卷积神经网 络 Regnet 来提取不同尺度的图像特征,接着使用 BiFPN 进行特征融合,然后将这些 特征送入 Transformer 模块,利用 Transformer 中的多头注意力机制来实现 2D 图像特 征到三维向量空间的转换和多摄像头特征系信息的融合,之后接入不同的“头”如 交...
1.1、 自动驾驶算法是感知、预测、规划、控制的结合体 自动驾驶算法反应了工程师们根据人的思维模式,对自动驾驶所需处理过程的 思考。通常包含感知、预测、规划模块,同时辅助一些地图、定位等模块,实现自 动驾驶功能的落地。 1.1.1、 感知:感知外部世界
汽车自动驾驶算法行业专题大模型助力_自动驾驶有望迎来奇点 1、 自动驾驶——数据驱动下的算法运算 1.1、 自动驾驶算法就是心智、预测、规划、掌控的结合体自动驾驶算法反应了工程师们根据人的思维模式,对自动驾驶所仍须处理过程的 思索。通常囊括心智、预测、规划模块,同时辅助一些地图、定位等模块,同时同时实现自 ...
1、 自动驾驶——数据驱动下的算法迭代 1.1、 自动驾驶算法是感知、预测、规划、控制的结合体 自动驾驶算法反应了工程师们根据人的思维模式,对自动驾驶所需处理过程的 思考。通常包含感知、预测、规划模块,同时辅助一些地图、定位等模块,实现自 动驾驶功能的落地。