基于激光雷達(dá)相機(jī)的在線外部標(biāo)定算法

本文提出了一種自動在線激光雷達(dá)相機(jī)自標(biāo)定方法CFNet。CFNet是全自動的，不需要特定的校準(zhǔn)場景、校準(zhǔn)目標(biāo)和初始校準(zhǔn)參數(shù)。我們定義一個校準(zhǔn)流來表示初始...

2023-10-10 標(biāo)簽：傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激光雷達(dá) 1750 0

人工智能的起源、發(fā)展和未來趨勢

人工智能是研究使計算機(jī)來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等）的學(xué)科，主要包括計算機(jī)實(shí)現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機(jī)，使...

2023-10-10 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機(jī)AI 2093 0

深度學(xué)習(xí)的由來 深度學(xué)習(xí)的經(jīng)典算法有哪些

深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個分支，其學(xué)習(xí)方法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。兩種方法都具有其獨(dú)特的學(xué)習(xí)模型：多層感知機(jī) 、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等屬于監(jiān) 督學(xué)習(xí)；深度...

2023-10-09 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI人工智能 818 0

點(diǎn)云采樣方法新創(chuàng)新，深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)的結(jié)合

使用標(biāo)準(zhǔn)差代替了梯度計算，該方法相比原本的圖像的Canny邊緣檢測器計算成本更高，但卻可以將其應(yīng)用于點(diǎn)云邊緣采樣。相比圖像規(guī)整的排列，點(diǎn)云通常是不規(guī)則的...

2023-10-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動駕駛深度學(xué)習(xí) 2861 0

激光雷達(dá)與視覺感知的優(yōu)劣對比

激光雷達(dá)是一種用于精準(zhǔn)獲取物體三維位置信息的傳感器，本質(zhì)上是激光探測和測距，其原理是通過發(fā)射與接收激光來探測與目標(biāo)物之間的距離，再根據(jù)目標(biāo)物表面的反射能...

2023-09-28 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激光雷達(dá)無人駕駛 1815 0

超星未來NE100開箱體驗(yàn)，15分鐘部署目標(biāo)檢測模型

量化工具以 ONNX 文件和部分圖片為輸入，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從 FP32 量化為 INT8 精度，目前支持 PTQ 與 QAT 功能。僅需在代碼中將量化和編譯...

2023-09-27 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型目標(biāo)檢測 1303 0

GPGPU和NPU技術(shù)路線對比

FPGA是一種半定制芯片，對芯片硬件層可以靈活編譯。但是缺點(diǎn)也比較明顯，當(dāng)處理的任務(wù)重復(fù)性不強(qiáng)、邏輯較為復(fù)雜時，F(xiàn)PGA效率就會比較差。

2023-09-26 標(biāo)簽：fpga神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NVIDIA 5585 0

全文詳解ChatGPT 的工作原理及作用

值得指出的是，即使在第一步，也有很多可能的 “下一個詞” 可供選擇（溫度為 0.8），盡管它們的概率下降得很快（是的，這個對數(shù)圖上的直線對應(yīng)于 n-1 ...

2023-09-26 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能神經(jīng)元 1684 0

如何快速部署邊緣就緒的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用

作者：Stephen Evanczuk 機(jī)器學(xué)習(xí) （ML） 為創(chuàng)造智能產(chǎn)品提供了巨大的潛力，但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （NN） 建模和為邊緣創(chuàng)建 ML應(yīng)用非常復(fù)雜且困...

2023-10-03 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)物聯(lián)網(wǎng)開源 829 0

基于端到端的Al自動駕駛決策方法

隨著人工智能的迅速發(fā)展，自動駕駛技術(shù)正經(jīng)歷著一場革命性的變革。人工智能的出現(xiàn)為自動駕駛系統(tǒng)帶來了深度學(xué)習(xí)等方法的應(yīng)用，不再完全依賴人類專家設(shè)計特征，而是...

2023-09-25 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能自動駕駛 1392 0

使用LabVIEW調(diào)用IR模型解薛定諤方程

基于物理信息的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Physics-informed Neural Network， 簡稱PINN），是一類用于解決有監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它不僅...

2023-09-24 標(biāo)簽：labview神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 1531 0

怎樣使用QLoRA對Llama 2進(jìn)行微調(diào)呢？

使用QLoRA對Llama 2進(jìn)行微調(diào)是我們常用的一個方法，但是在微調(diào)時會遇到各種各樣的問題

2023-09-22 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適配器機(jī)器學(xué)習(xí) 2110 0

Medusa如何加速大型語言模型（LLM）的生成？

面對推測性解碼的復(fù)雜性，研究人員推出了Medusa技術(shù)，這個框架回歸了Transformer模型的本質(zhì)，減少了復(fù)雜度，增強(qiáng)了效率，讓每個生成階段都能快速...

2023-09-20 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型LLM 961 0

如何實(shí)現(xiàn)一種電動汽車云端電池管理系統(tǒng)設(shè)計？

FEV 還是出了一些很好的介紹材料，也比較細(xì)節(jié)，繼續(xù)給大家把一些基本的內(nèi)容整理出來，這次是《Cloud connected BMS》。

2023-09-19 標(biāo)簽：電動汽車鋰離子電池神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 746 0

圖像信號處理器的工作原理

降噪功能依賴于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其性能需求會隨工作負(fù)載、視頻幀速率以及圖像分辨率發(fā)生變化。在降噪器的早期研發(fā)階段，團(tuán)隊(duì)采用了Nvidia Jetson，這種計算...

2023-09-19 標(biāo)簽：傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像傳感器 1614 0

基于Transformer和深度證據(jù)學(xué)習(xí)的立體匹配框架

作者在各種數(shù)據(jù)集上評估了所提出的ELFNet，包括Scene Flow ，KITTI 2012和KITTI 2015 和Middlebury 2014 ...

2023-09-18 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)Transformer 629 0

基于深度學(xué)習(xí)的光流計算技術(shù)應(yīng)用

光流計算作為計算機(jī)視覺的一個長期基本任務(wù)，其重要性顯而易見。由于運(yùn)動視覺處理的特殊性，光流作為后面高級視覺處理的輸入，對其準(zhǔn)確度、實(shí)時性都有著極高的要求...

2023-09-29 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能深度學(xué)習(xí) 879 0

詳細(xì)探討人工智能的雙驅(qū)動模型

數(shù)據(jù)驅(qū)動意味著在數(shù)據(jù)和模型的天平上側(cè)重于數(shù)據(jù)，例如大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等。數(shù)據(jù)驅(qū)動方法（圖3）的本質(zhì)是在沒有對應(yīng)模式的情況下，通過數(shù)據(jù)進(jìn)行映射...

2023-09-18 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電力系統(tǒng)光伏發(fā)電 3537 0