✅智驾方案基于BEV+ Transformer做特征融合，相较于传统的CNN模型具有更好的全局感知能力；利用Transformer大模型可以提取特征向量，在统一的3D坐标系空间（BEV）内做特征融合，还可以结合时序信息进行动态识别，最后进行多任务输出，如静态语义地图、动态检测等-✅端到端是什么？传感器收集到的信息，不加任何处理传递给基于神经网络的大模型，并直接输出控制结果。人话解释：让算法学习人类开车的视频自己领悟-⭕端到端也分为两种一种是纯正的端到端，用一张神经网络替代整个感知、规划模块，被认为是纯正的端到端。另一种是把部分模块替换成神经网络，但依然要定义了各种接口，造成数据损失，因此被认为不是完全的端到端 -✅智能驾驶系统核心可以概述为三个部分：1⃣感知2⃣规划3⃣决策-✅视觉感知计算机视觉中物体检测任务的架构通常包含以下组成部分：1、Input: ·输入是一幅或多幅图像，可能经过预处理以适应模型的需求，例如归一化、缩放等2、Backbone ·特征提取网络的核心部分，负责从输入图像中提取高层次的特征。它通常基于经典的卷积神经网络（CNN）结构，比如AlexNet、VGGNet、ResNet，这些网络通过一系列卷积层和池化层逐层抽象并压缩信息3、Neck ·在主干网络之后，这部分网络对不同层级的特征进行整合与优化，有时称为“中间层”或“特征融合层”4、Detection Head ·此部分用于预测最终的物体位置和类别。在特征提取（骨干）之后，提供输入的特征图表示 5、Output ·输出通常是物体检测的结果，包括每个对象的类别标签、置信度分数以及精确的边界框坐标-✅路径规划层特斯拉的Occupancy Network通过处理摄像头捕捉到的多视图图像数据，来预测三维空间中每个点被物体占据的概率。这一网络模型旨在实现对车辆周围环境的精确建模，从而帮助车辆在没有使用超声波传感器或雷达的情况下（纯视觉方案），也能有效地理解道路场景和进行路径规划-✅决策阶段成本优化—在生成的多条轨迹中，规划器会选择成本最低的那一条作为最优解决方案，以决定车辆接下来的行驶动作，输出规划行驶轨迹#自动驾驶 #端到端 #AI #人工智能 #ai产品经理 #产品经理 #BEV #智能驾驶 #AI产品经理 #职场 #Mark的AI产品经理知识库 #自动驾驶技术 #AI产品经理摘要：✅智驾方案基于BEV+ Transformer做特征融合，相较于传统的CNN模型具有更好的全局感知能力；利用Transformer大模型可以提取特征向量，在统一的3D坐标系空间（BEV）内做特征融合，还可以结合时序信息进行动态识别，最后进行多任务输出，如静态语
来源：梦之教育
免责声明：本站系转载，并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责。如涉及作品内容、版权和其它问题，请在30日内与本站联系，我们将在第一时间删除内容!
