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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。
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。
C****X 2018-07-10
群雄逐“”,百度缘何备受关注?
“如果拥有一辆自动驾驶汽车,那高精度地并不是可有可无,而是这辆汽车的核心功能。”这句出自前Here地副总裁 John Ristevski。 高精度地到底有多核心?多重要? 通俗来讲,我们不就是想追求“开车省事儿+找对地方+驾驶安全”三合一吗? 地越精准,自动驾驶车辆定位就越准确,安全也就越有保障!这么看,高精度地确实在一定程度上满足了大家的要求。 高精度地来源于文章《高精地在无人驾驶中的应用》) 作为自动驾驶开发者阵营中的一员,关于地,我们关注了如下几则消息: 2017年年中,自动驾驶领域的“隐藏实力者”苹果,搭载了十余个32线激光雷达、摄像头、GPS 等传感器阵列的自动驾驶路测车被曝光。 在本次全新升级的车型上花了这么大钱,苹果可能不单单是为了在路测上“称王称霸”,很大程度上是冲着高精度地而来。 除了互联网企业高调“示爱”地,整车厂商以及零部件公司也都在加紧钻研基于云的数据存储和地绘制方案。 例如,丰田和GM等汽车厂商曾在2016 CES展览上展示了自动驾驶汽车云地的绘制技术。
x****3 2018-07-10
零基础认识深度学习——猿人的第一次直立行走
一个婴儿能尿出来世界地,某人随手乱输能碰对银行卡的密码,AI会告诉你股市99.99%要暴涨,但这些都不能当做独立单责的证据。 5.搞AI需要准备大量数据,中国对美国有个特色优势,可以做数据标注的人很多而且便宜,但到模型实践这一步,中国的人力成本太低又限制了AI走向商用。 6.不要恐慌AI会消灭人类,对人类有威胁的AI肯定是有缺陷的AI,但人类一样也选出过希特勒这类有缺陷的领袖。也不要鼓吹AI会让人类失业社会动荡的,大家还是老老实实谈星座运势吧,我为什么就不担心自己失业? 7.有些事AI的确准率看起来很低实其很高,比如两人对能清楚80%的字就不错了,AI只懂85%了的文字已经越超人类了。你看我打倒颠字序并不影响你读阅啊。
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。
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