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量化主要是一种加速推理的技术,量化运算符仅支持前向传递。量化是指使用精度较低的数据进行计算和内存访问的技术,与浮点实现相比,通常是 int8。模型尺寸缩小 4 倍;内存带宽减少 2-4 倍;由于内存带宽的节省和使用 int8 算法的更快计算,推理速度提高了 2-4 倍(确切的加速取决于硬件、运行时和模型)。然而,量化并非没有额外代价。从根本上说,量化意味着引入近似值,由此产生的网络精度略低。这些技
在本文中,我们提出了一种基于无锚单级激光雷达的3D目标检测器——RangeDet。与以前的工作最显著的区别是,我们的方法完全基于距离视图表示。与常用的体素化或鸟瞰图(BEV)表示相比,距离视图表示更紧凑,没有量化误差。尽管有工作将其用于语义分割,但其在目标检测中的性能在很大程度上落后于体素化或BEV对应物。我们首先分析了现有的基于距离视图的方法,并发现了先前工作中忽略的两个问题:1)附近和远处目标
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如今,自动驾驶汽车在我们的道路上朝着未来迈出了卓越的步伐。尽管自动驾驶汽车在封闭条件下表现良好,但它们仍难以应对意外情况。这项调查提供了基于相机、激光雷达、雷达、多模态和抽象目标级数据的异常检测技术的广泛概述。我们提供了一个系统化,包括检测方法、边界情况级别、在线应用程序的能力和其他属性。我们概述了最新技术,并指出了当前的研究差距。
地平线 AI 芯片工具链 - 03 自定义模型转换1. 前提条件2. 文件目录3. 模型可视化4. 模型校验5. 模型编译1. 前提条件地平线 AI 芯片工具链 - 01 配置安装待转换模型(onnx 模型,其他类型可转为 onnx 模型)2. 文件目录在 docker 挂载目录下新建 08_hjw_demo 目录(具体位置可以自定义),并准备好相关脚本和模型3. 模型可视化样例模型 hjw_de
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今天,视觉识别系统仍然很少用于机器人应用。可能这其中的一个主要原因是缺乏模拟此类场景的苛刻基准。在本文中,我们利用我们的自动驾驶平台为立体、光流、视觉里程计/SLAM和3D目标检测任务开发了具有挑战性的新基准。我们的记录平台配备了四台高分辨率摄像机、Velodyne激光扫描仪和最先进的定位系统。我们的基准包括389个立体和光流图像对、39.2km长的立体视觉里程测量序列,以及在杂乱场景中捕获的超过
SemanticKITTI 数据集1. 数据集简介1. 数据集简介文章标题SemanticKITTI: A Dataset for Semantic Scene Understanding of LiDAR Sequences (2019)文章链接https://arxiv.org/pdf/1904.01416.pdf数据集官网http://www.semantic-kitti.org/datas
目标的鲁棒检测和跟踪对于自动驾驶汽车技术的部署至关重要。基于图像的基准数据集推动了计算机视觉任务的发展,如环境中的目标检测、跟踪和分割。然而,大多数自动驾驶汽车都搭载了相机和距离传感器,如激光雷达和雷达。随着基于机器学习的检测和跟踪方法变得越来越普遍,需要在包含距离传感器数据和图像的数据集上训练和评估这些方法。在这项工作中,我们展示了nuTonomy场景(nuScenes),这是第一个搭载全自
地平线 AI 芯片工具链 - 02 快速开始1. 前提条件2. 转换模型2.1 检验模型2.2 准备校准数据集1. 前提条件地平线 AI 芯片工具链 - 01 配置安装2. 转换模型此处以docker 版本工具链…/horizon_x3_tc_1.1.6/samples/04_detection/01_yolov2为样例来说明2.1 检验模型执行 sh 01_check.sh 检验模型hjw@hj







