关于 大乐透图表走势图,官网:wf67.net 的搜索结果,共1165
不****主 2018-07-09
高精地
高精地,是Apollo定位、感知、规划模块的基础。 与普通地不同,高精地主要服务于自动驾驶车辆,通过一套独特的导航体系,帮助自动驾驶解决系统性能问题,扩展传感器检测边界。目前 Apollo 内部高精地主要应用在高精定位、环境感知、决策规划、仿真运行四场景,帮助解决林荫道路GPS信号弱、红绿灯是定位与感知以及十字路口复杂等导航难题。 一、高精地与传统地 当我们开车时,打开导航地通常会给我们推荐几条路线,甚至会显示道路是否拥堵以及每条路线将花费多长时间、是否有交通管制,有多少个交通信号灯或限速标志等,我们会根据地提供的信息来决定是在行驶中直行、左转还是右转以及对周围驾驶环境的评估。 而无人驾驶车缺乏人类驾驶员固有的视觉和逻辑能力。如我们可以利用所看到的东西和GPS来确定自己的位置,还可以轻松准确地识别障碍物、车辆、行人、交通信号灯等,但要想让无人车变得和人类一样聪明,可是一项非常艰巨的任务。 这时就需要高精地了,高精地是当前无人驾驶车技术不可或缺的一部分。它包含了量的驾驶辅助信息,最重要是包含道路的精确三维征,例如交叉路口布局和路标位置。
C****X 2018-07-10
群雄逐“”,百度缘何备受关注?
高精度地会让自动驾驶如“看不见轨道”的过山车一样持续向前,但未来关于高精度地的发展方向,地测绘政策的白热化争斗以及互联企业在多方加入的“地混战”中如何把握自己的优条件(突出优在哪儿)等诸多问题还亟待探讨并找出真相。 * 以上内容为CSDN开发者晶晶投稿,不代百度方言论。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
高精地。先以当前的激光雷达作为坐标系核心,把地中的点投到坐标系里。然后建立快速的格,根据感知的距离扩坐标区域。之后对俯视进行格化,格化参数可以在 Apollo 进行配置。最后输送给障碍物检测。 障碍物检测。分为特征抽取、点云检测、点云聚类、后处理、闭包提取。特征抽取,就是建立一个格,每一个格提取的信息对应一个值,每一个格都有一个特征,拼接形成一张;点云聚类,是用可信的格做结果预测;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信息匹配,得出新障碍物列。并且输出下一帧以什么速度怎样行驶,得出列。 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。 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。
1****6 2018-07-10
反向灵测试——如何识别这是不是AI?
现在成熟的AI应用就是少数几类场景,比如:语音识别、片识别、无人驾驶、行为预估(如金融风控)。但我们怎么证明这些AI应用是机器学习还是深度学习哪,毕竟用深度学习做融资/吹牛逼更高上啊。 深度学习的惊艳之处在于解决了很多问题,但它对数据量的需求像打着吊瓶跑马拉松,有几个场景提前储备了那么多数据?这两天的热门新闻是 AlphaGo Zero 自学棋谱解决了数据问题,但用单纯的围棋来推理复杂的世界,这个类比糟糕了。 AI技术配得上世人给它的盛名和期待,但AI技术不是用来嚼舌根编新闻的。这波AI宣传潮让很多人半年之内都不愁编稿字数了,搞冒牌AI场景的人都比AI程序员还聪明。 后记...... 我本来让创业者多提供一些数据、算力、技能的资料,结果H哥说这个项目已经Pass了。因为创业者说要让AI拥有喜怒哀,H哥说他都不想家里宠物有哀,这个创业者鸡汤说多了连自己都骗。
金****洲 2018-07-09
百度安全实验室|机器学习对抗性攻击报告
4 对抗性像黑盒攻击流程 这一攻击基于对抗性像的欺骗传递性,即针对机器学习模型A 构造的对抗性 像,也会有很的比例能欺骗机器学习模型B。1 展示了使用单络优化方法时,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。每一个格子(i,j) 代针对算法模型i 产生的对抗片,在其他算法模型j 上验证的结果,百分比示所 有对抗性片中被识别成原片类型的比例。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, 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。 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像识别系统。
L****3 2020-08-29
win7,8,10蓝牙连接小度音箱
有小度标,但配对不了
TOP