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特斯拉AI Day中的仿真介紹 03優(yōu)化車端網絡架構 除了上述兩點外,設計車端模型架構也是非常重要的,架構的好壞也直接決定了網絡的效率和功能水平 不過受訪的多位專家也提到,對于BEV感知而言,并不需要一味地提升感知精度,#主要的評價指標還是看能否滿足下游的需求


其實感知精度的要求可以不用那么高,就像人開車一樣,對于近處的物體精度高一點就可以,對于遠處的物體來說,過于追求精度反而是沒有的 一位專注于做視覺的從業(yè)者說: BEV空間內的視覺算法精度在相當一段范圍內精度還是非常準的,zwj


在當前高等級智能駕駛系統中,高精地圖所提供的語義信息,包括道路拓撲結構、車道線、限速要求等,能夠讓智能駕駛系統更好地理解現實世界的行車規(guī)則,也讓很多人認為高精地圖是通往高等級智能駕駛的道路上不可或缺的一部分

JDW1-600A隔離開關 昂仁進一步拓展銷售渠道zwj 基本可以控制在百分之幾的誤差 zwj zwj 人開車的時候也是如此,前面200米左右有個東西,zwj zwj 它的#距離是200米還是220米,其實區(qū)別并不大 BEV語義地圖有啥用? 不過當前大部分的高精地圖,都是使用采集車得到的以點云為主的數據進行標注得來,地圖的構建和維護成本都很高


