HydraNet

机器学习笔记 - 使用 PyTorch 的多任务学习和 HydraNet

一、HydraNet简述特斯拉使用了一个模型可以解决他们正在处理的每一项可能的任务。例如：物体检测、道路曲线估计、深度估计、3D重建、视频分析、物体追踪、ETC等等。
坐望云起·2023-11-20 22:24

机器学习笔记 - 特斯拉的占用网络简述

该算法被称为occupancynetworks，它应该是对Tesla的HydraNet的改进。自动驾驶汽车行业在技术上分为两类：基于视觉的系统和基于激光雷达的系统。
坐望云起·2023-10-23 22:07

自动驾驶感知中BEV的景物表示方法（上）

以前介绍过特斯拉Autopilot总监的大会特邀报告：其中提到hydranet，一个多任务训练（multitasklearning）框架，其中采用BEVNet，在BEV做视觉感知的三个任务目标检测、道路分割和车道线检测
贰爷·2023-01-29 07:52

Tesla AI Day：特斯拉如何实现自动驾驶的详解

v=j0z4FweCy4M整个AIDay两三个小时，涉及特斯拉视觉解决方案、决策规划系统、数据标注、Hydranet、Dojo芯片和最吸
Alex_996·2023-01-05 10:31

Tesla AI DAY 深度分析（转载）

EP1TeslaVision-知乎介绍其研发历程和主要技术路线DAY（2）深度解读特斯拉AIDAY(2)—初识多任务神经网络HydraNet-知乎主要介绍其多任务网络HydraNet
放牛娃子·2023-01-05 10:01

自动驾驶感知算法实战15——纯视觉感知和传感器融合方案对比，特斯拉九头蛇的进化

12097938.html目录不同的多传感器融合路线「仍要以视觉传感器为主」纯视觉V.S.多传感器融合比较特斯拉：从毫米波雷达到纯视觉感知1.九头蛇的进化：TeslaAutoPilot纯视觉方案解析1.1HydraNet1.11
Charmve·2022-11-25 15:59

HydraNet——特斯拉自动驾驶强大的人工智能神经网络模型

特斯拉的自动驾驶仪无疑是目前最先进的计算机视觉系统，从自动驾驶汽车最重要的功能，车道检测到行人跟踪，再到信号灯识别等等，它们必须涵盖所有道路信息，并预测每种情况。因此特斯拉发布了“TeslaVision”相机制成的感知系统，特斯拉的计算机视觉新系统只配备了8个摄像头……这种纯计算机视觉的应用，使其成为世界上唯一不使用雷达的自动驾驶公司之一！从下面视频中，我们可以看到特斯拉的计算机视觉系统。车辆周围
人工智能研究所·2022-11-20 07:44

Pytorch创建多任务学习模型

HydraNet介绍一般来说多任务学的模型架
deephub·2022-09-29 07:05

Pytorch创建多任务学习模型

HydraNet介绍一般来说多任务学的模型架
·2022-09-28 11:24
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