Публикации по теме 'autonomous-vehicles'


CVPR 2023: пять скрытых проблем в автономном вождении, где ключевую роль играют данные
Мы разбираем 5 самых важных и скрытых проблем на пути к автономному вождению. Отказ от ответственности: это проблема данных в той же степени, что и технологическая, судя по тому, что мы узнали на семинарах CVPR по SOTA AV. Искусственный интеллект обеспечил быстрый прогресс в автономном вождении, но создание полностью беспилотных автомобилей остается недостижимой целью. Благодаря большому количеству семинаров, посвященных темам автономного вождения, CVPR 2023 предложил нам..
На юг к юго-западу
В марте я имел удовольствие выступать на Юг через юго-запад . Я был на панели с коллегами из Udacity , HubSpot и Knowable . Обсуждение было сосредоточено на том, как генерировать обучающие данные для машинного обучения, и я говорил конкретно о моделированных данных для беспилотных автомобилей. Еще я кидал KitKats в аудиторию. Посмотреть можно здесь .
Почему мы предполагаем, что все интеллекты одинаковы?!?
Почему мы предполагаем, что все интеллекты одинаковы?!? Почему мы приобретаем эти предположения, а затем применяем к ним предположения кривой обучения? Младенец, человеческий младенец, по некоторым параметрам является совершенством — чистый лист, способный вырасти, чтобы выжить в лесу или создать теорию относительности — фактически обожествленный как Ра или младенец Иисус как чистый потенциал. Но я бы не позволил ребенку водить машину. Мы предполагаем, что ИИ будет развиваться по линии..
Понимание LSTM (долговременная кратковременная память)
LSTM расшифровывается как Long Short-Term Memory, тип архитектуры рекуррентной нейронной сети, используемый в глубоком обучении для обработки последовательных данных. Он используется в различных приложениях, таких как распознавание речи, обработка естественного языка, робототехника и автономные системы. Предыстория: обнаружение текущего объекта в автономных транспортных средствах (AV) основано на текущем кадре (AV захватывает изображения сцены или дороги с помощью камеры и..
TensorFlow против TF Learn против Keras против TF-Slim
Один модуль программы Udacity Self-Driving Car Nanodegree будет охватывать глубокое обучение с упором на автомобильные приложения. Мы решили использовать библиотеку TensorFlow , созданную Google, в качестве основного инструмента для этого модуля. Caffe , альтернативный фреймворк, основывается на большом количестве отличных исследований, но TensorFlow использует Python, и мы надеемся, что это значительно упростит его изучение для студентов. Однако даже с TensorFlow мы сталкиваемся..
10 наборов данных с открытым исходным кодом для автономного вождения
Данные как масло в эпоху искусственного интеллекта. С развитием автомобильной промышленности и внедрением бизнес-сценариев автономного вождения особое значение приобрели алгоритмы автономного вождения. Для алгоритмов автономного вождения требуется большое количество высококачественных данных. В этой статье я делюсь 10 наборами данных с открытым исходным кодом для моделей автономного вождения. Набор данных КТТИ Набор данных KITTI был создан Технологическим институтом Карлсруэ в..
Новый калифорнийский закон против Tesla, использующий термин «полное самостоятельное вождение», вряд ли решит проблему…
Штат Калифорния собирается принять меру, вынуждающую Tesla внести изменения в отношении использования термина «полное самостоятельное вождение». Справочная статья — CA хочет запретить Tesla маркировать FSD как FSD https://www.teslarati.com/ca-wants-to-make-it-illegal-for-tesla-to-label-fsd-as-fsd/ Во-первых, я полностью за то, чтобы избавиться от названия термина «Полное самостоятельное вождение», пока не будет доказано, что оно работает. (И «Автопилот» тоже.) Тем не менее,..