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简介

地平线开发者社区旨在连接智能驾驶领域的开发者和对相关技术感兴趣的其他行业开发者、从业者。 我们将为大家提供最前沿的智驾相关技术资讯和丰富的技术活动,营造积极向上的开发者文化与氛围,共同构建智能驾驶的开发者生态体系。

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征程6|校准量化中HistogramObserver解析

HistogramObserver是地平线插件中的量化观测器,通过构建直方图统计张量数值分布,支持多种量化参数计算方法(如MSE、KL散度、百分位等)。其核心流程分为直方图收集(动态扩展边界)和量化计算两阶段,优势在于保留完整分布信息、多卡校准一致,但内存占用较高。相比MinMaxObserver(仅记录极值)和MSEObserver(在线搜索),HistogramObserver更灵活且抗离群值

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#算法#自动驾驶
目标检测的 Anchor-Free 和 NMS 到底是什么?

本文系统分析了目标检测中Anchor-Free、One-to-One和End-to-End三种范式的区别与联系。

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#目标检测#人工智能#计算机视觉 +1
走进地平线|青少年科技素养提升计划落地北京

7月19日,由中国下一代教育基金会主办,中国平安、地平线公益支持的青少年科技素养提升计划科技燃梦科普活动——解码智驾芯片黑科技在北京地平线顺利开展。

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#人工智能#自动驾驶
linux 常见稳定性问题分析方法

地平线SoC平台稳定性问题概述,涵盖kernel panic、内存损坏、看门狗和防火墙等常见问题,并提供调试方法。

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#自动驾驶#算法#汽车
【地平线 征程 6 工具链进阶教程】QAT 训练常见问题和排查

本文作为前序J6平台QAT精度调优教程的补充,总结地平线J6系列工具链QAT训练环节的各类典型异常问题以及定位解决的流程和思路。

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#自动驾驶#算法#人工智能 +1
征程 6 算法工具链 | PTQ 深度使用指南

本文为地平线PTQ实战指南,提供快速评测、校准部署、混合精度调优等步骤,帮助开发者高效优化模型性能与精度。

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#算法#自动驾驶#汽车
BEVFormer 开源算法逐行解析(二):Decoder 和 Det 部分

至此,BEVFormer中的Encoder和Decoder部分的逐行代码解析就完成了,如果后续有需求也可以再出一期关于解析Loss计算的文档,这部分比较基础,有兴趣的同学也可以先结合源码自学。

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#开源#算法#mfc +1
地平线征程 6 工具链入门教程 | 征程 6B 计算平台部署指南

本文介绍了地平线征程6B计算平台的部署指南,涵盖硬件配置、工具链(PTQ/QAT)、模型转换、板端部署(UCP)及性能监测。

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#人工智能#自动驾驶#算法 +1
目标检测的 Anchor-Free 和 NMS 到底是什么?

本文系统分析了目标检测中Anchor-Free、One-to-One和End-to-End三种范式的区别与联系。

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#目标检测#人工智能#计算机视觉 +1
征程 6P/H 计算平台部署指南

本文介绍了征程6H/P计算平台的部署指南,重点分析了其硬件配置和功能特性。

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#自动驾驶#人工智能#算法
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