Vision Transformer打卡营

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4D毫米波雷达的兴起未来会促进相机与毫米波雷达的感知能力。之前在两个不同的4D毫米波雷达数据集上进行测试发现，一个数据集中平均每帧4D毫米波雷达会包含330个3D点，一个数据集中平均每帧会返回2700个3D点，点数远远多于传统的3D毫米波雷达，且同时还提供高度信息，无疑会大幅提高二者融合感知能力。

7月27日，地平线在智东西公开课开设的「地平线自动驾驶技术专场」第3讲顺利完结，地平线智能驾驶应用软件部负责人宋巍围绕》这一主题进行了直播讲解。本次分享主要分为以下4个部分：1、智能驾驶应用软件技术拆解2、软件视角的“软硬结合”与“软硬解耦”3、智能驾驶软件开发平台Horizon TogetherOS Bole™4、智能驾驶应用软件开发趋势展望。...............

目录传感器标定标定的目的传感器标定算法标定案例解析3D标定间制作Cmaera-to-Camera外参标定Lidar-to-Camera外参标定Lidar-to-Lidar外参标定Lidar内参标定Lidar-to-GPS外参标定自然场景的Lidar-to-Camera外参标定自然场景的Bifocal Camera外参标定Camera-to-Rad...

如何设计和高效利用 Memory Bank，在工程中是极有挑战的一项工作。

随着2021年征程5芯片的发布，我们基于征程5芯片设计了 BEV的感知原型方案，输入的是车载多视角的图像序列或者多模信号，在网络内部进行时空双维度的中融合（middle fusion），使得神经网络能够原生输出鸟瞰视角下的动静态感知、预测结果。下面是一个框架图。绿底部分表示纯视觉的信号处理，输入的是各摄像头的图像，经过第一阶段的模型提取图像特征，通过视角转换做 BEV视角下的多视角空间融合；再对B

这是一篇数据分析与可视化中最有用的50个数据分析图，共分为7类：数据相关性、数据偏差、数据排序、数据分布、数据组成分析、数据变化分析、组等。原文链接：https://www.machinelearningplus.com/plots/top-50-matplotlib-visualizations-the-master-plots-python/#10.-Diverging-Bars设置在运行具体

IntroKaggle提供免费访问内核中的NVidia K80 GPU。该基准测试表明，在深度学习模型的训练过程中，为您的内核启用GPU可实现12.5倍的加速。这个内核是用GPU运行的。我将运行时间与在CPU上训练相同模​​型内核的运行时间进行比较。GPU的总运行时间为994秒。仅具有CPU的内核的总运行时间为13,419秒。这是一个12.5倍的加速（只有一个CPU的总运行时间是13.5倍...