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不****主 2018-07-09
高精地
高精度地可在许多方面为无人车提供帮助,如高精度地通常会记录交通号灯的精确位置和高度,从而大大降低了感知难度。 高精地不仅可以减少计算需求,还可以通过提供有关驾驶环境的详细息,来确保无人车的安全。保持这些地的更新是一项重大任务,测试车队需要不断地对高精度地进行验证和更新。此外,这些地可能达到几厘米的精度,这是水准最高的制精度。 Apollo 高精地是最懂自动驾驶的高精地,也是业界精细化程度最高、生产率最高、覆盖面最广的高精地。目前,Apollo 高精地的自动化程度已经达到了90%、准确识别率达到了95%以上,预计2020年可以覆盖全国所有的重点道路。 高精地有很多种式,为了方便数据共享,Apollo高精地采用了OpenDRIVE式,这是一种行业制标准。同时,Apollo也对OpenDRIVE做出了改进,进而产生了Apollo OpenDRIVE标准,以便更适合无人车。 Apollo高精地的构建 高精度地的构建由五个过程组成:数据采集、数据处理、对象检测、手动验证和地发布。
1****6 2018-07-10
感分析
背景介绍 在自然语言处理中,感分析一般是指判断一段文本所表达的绪状态。其中,一段文本可以是一个句子,一个段落或一个文档。绪状态可以是两类,如(正面,负面),(高兴,悲伤);也可以是三类,如(积极,消极,中性)等等。感分析的应用场景十分广泛,如把用户在购物网站(亚马逊、天猫、淘宝等)、旅游网站、电影评论网站上发表的评论分成正面评论和负面评论;或为了分析用户对于某一产品的整体使用感受,抓取产品的用户评论并进行感分析等等。表1展示了对电影评论进行感分析的例子: 在自然语言处理中,感分析属于典型的文本分类问题,即把需要进行感分析的文本划分为其所属类别。文本分类涉及文本表示和分类方法两个问题。在深度学习的方法出现之前,主流的文本表示方法为词袋模型BOW(bag of words),话题模型等等;分类方法有SVM(support vector machine), LR(logistic regression)等等。 对于一段文本,BOW表示会忽略其词顺序、语法和句法,将这段文本仅仅看做是一个词集合,因此BOW方法并不能充分表示文本的语义息。
C****X 2018-07-10
群雄逐“”,百度缘何备受关注?
这么看来,百度高精度地的数据采集目前还并未涉及到其他的采集方式,例如步采背包以及无人机,是否会在这方面有所调整呢? (来源于网络) 目前百度的高精度地以满足L3级别自动驾驶的要求为标准,所以采集的道路场景以高速公路为主。采集车队总量达280台,其中具备高精度地采集能力的车辆约40多台,单车设备成本在100万人民币左右,自动化处理程度可以超过 90%。 地的数据管理与更新问题 关于地数据的管理,自动驾驶领域专家刘少山等专家表示,无人车使用的高精地是2D网,数据主要由激光雷达提供。 由于激光雷达的精度大约是5厘米,所以地的最高精度可以达到每个网5×5厘米,在如此高倍的精度下,如何有效管理数据是很“麻烦”的一件事儿。 一般况下,激光雷达可覆盖方圆100米范围,假设每个反光强度可以用一个字节记录,那么每次激光雷达扫描后就可产生4MB数据。 但是这种扫描会涵盖公路旁边的树木及房屋等,实际上无人车行驶并不需要这些,只需记录公路表面的数据,数据过滤就成为关键一步。 过滤数据中,通常可以使用无损压缩算法,例如LASzip,有望达到超过10倍的压缩率。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
特征抽取,就是建立一个网,每一个网提取的息对应一个值,每一个网都有一个特征,拼接形成一张;点云聚类,是用可的网做结果预测;后处理,是由于预测不准,对障碍物的判断会存在误差,所以要通过后处理来精确障碍物。闭包提取,是据朝向补全障碍物的形状。 障碍物跟踪。与障碍物检测相结合,检测结果和历史障碍物进行息匹配,得出新障碍物列表。并且输出下一帧以什么速度怎样行驶,得出列表。 视觉感知。Apollo 之前版本的视觉感知数据,主要是红绿灯的数据。已发布的0 同时开放红绿灯检测和识别算法,可以作为视觉感知的典型代表。 红绿灯识别。是根据当前车的位置查找高精地,判断前方是否有红绿灯。如果有,高精地会返回红绿灯的物理位置,同时采集视频像。如果并排很多灯,需要准确判断影响决策的灯。
金****洲 2018-07-09
百度安全实验室|机器学习对抗性攻击报告
表1 展示了使用单网络优化方法时,针 对不同元模型构造的非定向对抗性像,被不同目标模型识别的成功率。每一个子(i,j) 代表针对算法模型i 产生的对抗,在其他算法模型j 上验证的结果,百分比表示所 有对抗性中被识别成原类型的比例。可以看出,当同一个像识别系统被用来 构造和验证对抗性像时(白盒攻击模型),百分比为0。这说明在白盒攻击模型中, 构建对抗性像的效果非常好,全部不能正确识别。当验证模型和构造模型并不一致时, 大部分对抗性像的百分比也在10%-40%之间浮动,该结果有效证明了对抗数据在 不同算法之间有一定的传递性。 表1 针对不同源机器学习模型构造的非定向对抗性攻击方法(单网络优化方法)在目 标模型的攻击效果。其中,ResNet-50, ResNet-101, ResNet-152,GoogLeNet,Incept-v3 和VGG-16 是当下流行的深度神经网络像识别系统。 表1 针对不同源机器学习模型构造的非定向对抗性攻击方法(单网络优化方法)在目 标模型的攻击效果。
也****里 2020-08-29
百度carlife不能跟百度地图同步收藏夹非常不方便请改进!
啥时候同百度账号的况下,百度carlife和百度地历史轨迹数据同步到一起
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