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随着智能驾驶技术的不断发展,车辆安全性能得到了极大提升,各类辅助系统的应用有效地减少了驾驶员在复杂路况下的操作压力。其中,低速紧急制动辅助系统(Maneuver Emergency Brake Assistant System,MEB)作为智能驾驶中的一项重要安全功能,旨在帮助驾驶员在低速行驶时避免潜在的碰撞风险,特别是在停车场或拥堵路段等复杂环境中发挥了至关重要的作用。
生成对抗网络(GANs)作为深度学习中的一大突破,其核心机制是通过对抗性训练生成逼真的数据。Adversarial Loss,即对抗性损失,是GANs中用于训练判别器,以区分真实数据与生成数据的关键技术。本文将详细介绍Adversarial Loss的背景、计算公式、使用场景、代码实现及总结。生成对抗网络(GANs)由Goodfellow等人于2014年提出,它包含两个关键组件:生成器(Gener
跟车车距控制功能是ACC中的一项重要子功能。它允许驾驶员在道路行驶过程中,通过拨动车距控制拨片或旋钮来设置与前车的跟车时距。设定后,车辆会根据设定的时距自动调节车速,以保持与前车的安全距离。ACC系统提供5个预设的跟车时距,范围从1秒到1.8秒(校准值)。在重新激活ACC功能时,系统会默认选择驾驶员上次选定的跟车时距。
在深度学习的世界里,损失函数犹如一把尺子,衡量着模型预测与实际结果之间的差距。均方误差损失(Mean Squared Error Loss,简称MSE Loss)作为回归问题中的常见损失函数,以其简单直观的特点,广泛应用于各种预测任务。本文将带您深入了解MSE Loss的背景、计算方法、使用场景以及如何在实际代码中应用它。在机器学习中,损失函数是衡量模型性能的关键指标,它反映了模型预测值与真实值之
随着自动驾驶技术的不断发展,摄像头作为自动驾驶系统的核心感知传感器之一,发挥着至关重要的作用。它帮助自动驾驶车辆“看到”周围环境,识别行人、车辆、道路标志等信息。本文将详细介绍自动驾驶摄像头的工作原理、分类、关键技术指标及应用场景等内容,旨在为读者提供深入的了解和选型参考。自动驾驶技术的核心在于车辆对环境的实时感知和分析。摄像头作为其中的重要传感器,与激光雷达、毫米波雷达等其他传感器共同协作,构成
在数据分析领域,我们经常遇到需要比较多个相关样本均值的场景。当数据不符合正态分布或方差齐性时,传统的方差分析(ANOVA)就不再适用。这时,非参数统计方法就显得尤为重要,其中弗里德曼检验(Friedman test)就是一种用于多个相关样本比较的非参数检验方法。弗里德曼检验作为一种强大的非参数统计工具,为我们提供了一种在不满足传统参数检验条件下分析数据的方法。它简单、易于实现,并且可以提供关于数据
在自动驾驶和智能驾驶辅助系统中,超声波雷达(Ultrasonic Sensors,USS)主要用于短距离的障碍物检测。由于其较低的成本和良好的性能,超声波雷达广泛应用于泊车辅助、倒车雷达等功能。本文将详细介绍超声波雷达的工作原理、分类、应用类型及其在自动驾驶领域的应用。超声波雷达作为自动驾驶感知系统中的重要组成部分,具备低成本、低能耗和全天候工作的优点,特别适用于近距离障碍物检测和泊车辅助。然而,
我们报告了Zero123++,这是一个图像条件扩散模型,用于从单个输入视图生成3D一致的多视图图像。为了充分利用预训练的2D生成先验,我们开发了各种条件和训练方案,以最小化从现成的图像扩散模型(如StableDiffusion)微调所需的工作量。Zero123++在从单个图像生成高质量、一致的多视图图像方面表现出色,克服了常见的问题,如纹理退化和几何错位。此外,我们展示了在Zero123++上训练
随着自动驾驶技术的发展,车辆的精准定位和导航成为自动驾驶系统的核心功能之一。惯性导航定位(Inertial Navigation System, INS)是实现精准定位的重要手段之一,通过惯性测量单元(IMU)采集车辆运动数据,并结合惯性定位算法实现车辆的连续三维定位和姿态检测。本文将从惯性导航系统的背景、工作原理、分类、核心指标、优缺点等方面进行介绍。在自动驾驶和惯性导航系统中,惯性测量单元(I
在机器学习和模式识别领域,评估样本间的相似性是一项基本而关键的任务。余弦相似度损失(Cosine Similarity Loss)作为一种衡量向量间相似度的损失函数,在深度学习中被广泛用于相似性度量问题。本文将详细介绍余弦相似度损失的背景、计算方法、使用场景、代码实现及总结。**余弦相似度是两个向量的夹角的余弦值,用于衡量它们的方向相似度,而不考虑它们的幅度。**在自然语言处理、图像检索和推荐系统