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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?
线的颜色、道路的隔离带、隔离带的材质甚至道路上的箭头、文字内容、所在位置都会有相应的描述…… 高精度地针对道路形状的准确描绘,甚至可以精确到每个车道的坡度、曲率、航向、高程等,同时为了自动驾驶的考虑,甚至每条车道的限速,推荐速度也会一并提供。 高精地中的道路标识线及路牌息 (来源于文章《高精地在无人驾驶中的应用》) 目前,尽管自动驾驶科技公司、商以及传统车企对高精度地的定义尚未统一化,但高精度地的绝对坐标精度更高,包含的道路交通息更丰富(如可分为基础层、道路息层、周围环境息层和其他息层)等方面确实已经成为区别传统电子导航地的显著特征。 此外,由于路网每天都有更新变化,如整修、道路标识线磨损及重漆、交通标示改变等,这些都需要及时反馈在高精地上以确保无人车行驶安全,也就同时要求高精度地有更强的数据实时更新功能。 关于高精度地,百度怎么说 百度作为致力于高精度地研发的科技企业,内部人员一度表示将高精度地看做是Apollo 云端服务的核心数据,足知关键!
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。
x****3 2018-07-10
零基础认识深度学习——猿人的第一次直立行走
随着硬盘和带宽的降提速,20年前全人类都没几张高清照,现在单个公司的数据量就能达到EB级。大数据技术只能读写结构化日志,要读视频和必须用AI,人类已经盯不过来这么多摄像头了。 我们只有从心里把AI技术请下神坛,才能把它当做顺手的工具去用。AI的技术很深理论很晦涩,主要是这个行业刚刚发芽还未分层,就像20年前IT工程师需要全面掌握技能,现在的小朋友们连字符集都不用关注。 二、关联度模型 深度学习有两步工作,先要训练生成模型,然后使用模型去推测当前的任务。 比如说我用100万张标记好这是猫还是狗,AI把内各个段的特征提取出来,生成一个猫狗识别模型。然后我们再给这个模型套上接口做成猫狗检测程序,每给这个程序一张照它就能告诉你有多大几率是猫多大几率是狗。 这个识别模型是整个程序中最关键的部分,可以模糊的认为它就是一个密封黑盒的识别函数。以前我们写程序都是做if-then-else因果判断,但像特征没有因果关系只看关联度,过去的工作经验反而成了新的认知障碍,还不如就将其当做黑盒直接拿来用。
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