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人工检查，11 个类、97942 个标签，Roboflow 开源自动驾驶数据集可以使用啦
自动驾驶
无人驾驶
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网络安全
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机器学习是通过举例来教计算机算法以执行新任务的过程，但是，ML 模型只能在和它们所训练的数据一样的情况下表现良好。
AI研习社
2020-02-21
1.4K
0
2020 五大技术趋势：无人驾驶发展、机器视觉崛起、区块链实用化、人类增强技术、超自动化
自动驾驶
无人驾驶
自动化
https
链接 | https://medium.com/swlh/here-is-a-rundown-of-5-major-tech-trends-hitting-2020-6c7ee09b895
AI研习社
2020-02-21
388
0
刺破自动驾驶泡沫，汽车产业链眼下究竟更看重什么？| 2019全球智能驾驶峰会
大数据
自动驾驶
无人驾驶
腾讯云测试服务
编程算法
自动驾驶任重而道远。新智驾注意到，汽车产业链在自动驾驶技术单点突破、行业协作和具体量产落地上正在进入积极而务实的阶段。
AI研习社
2019-10-14
462
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为什么像素级是图像标注的未来？
编程算法
自动驾驶
无人驾驶
机器学习
神经网络
在这篇文章中，我将分享一些与我在博士研究期间积累的图像注释相关的想法。 具体来说，我将讨论当前最先进的注释方法，它们的趋势和未来方向。 最后，我将简要介绍我们正在构建的注释软件，并对我们的公司进行一些简单叙述。
AI研习社
2019-06-03
1.1K
0
Github项目推荐 | 条件模仿学习训练框架
容器镜像服务
容器
自动驾驶
无人驾驶
github
本项目可以方便地对模拟学习网络的培训进行训练和管理，并结合CARLA模拟器进行评估。目的是：
AI研习社
2019-05-14
1.3K
0
AutoML：无人驾驶机器学习模型设计自动化
自动驾驶
无人驾驶
神经网络
强化学习
在Waymo，机器学习几乎在自动驾驶系统的每个部分都起着关键作用。它可以让汽车看到周围环境，感知和了解世界，预测其他人的行为方式，并决定他们的下一步行动。 感知：我们的系统采用神经网络的组合，以便我们的车辆能够识别传感器数据、识别物体并随着时间的推移跟踪它们，以便它能够深入了解周围的世界。这些神经网络的构建通常是一项耗时的任务;优化神经网络架构以实现在自动驾驶汽车上运行所需的质量和速度是一个复杂的微调过程，我们的工程师要完成一项新任务可能要花费数月时间。 现在，通过与Brain团队的谷歌AI研究人员合作，我们将前沿研究付诸实践，用来自动生成神经网络。更重要的是，这些最先进的神经网络比工程师手动微调的质量更高，速度更快。 为了将我们的自动驾驶技术带到不同的城市和环境，我们需要以极快的速度优化我们的模型以适应不同的场景。AutoML使我们能够做到这一点，高效，持续地提供大量的ML解决方案。
AI研习社
2019-05-08
631
0
开发 | 自动驾驶汽车数据不再封闭，Uber 开源新的数据可视化系统
自动驾驶
无人驾驶
开源
https
网络安全
AI 科技评论按：日前，Uber 开源了基于 web 的自动驾驶可视化系统（AVS），称该系统为自动驾驶行业带来理解和共享数据的新方式。AVS 由Uber旗下负责自动驾驶汽车研发的技术事业群（ATG）开发，目前该系统已在 Voyage、Applied Intuition 等多家公司应用。Uber 在其官网上发布了这一开源消息，AI 科技评论编译如下。
AI研习社
2019-05-07
829
0
GitHub项目推荐 | Comma.ai发布无人驾驶数据集comma2k19
无人驾驶
项目地址：https://github.com/commaai/comma2k19
AI研习社
2018-12-28
1.5K
0
推荐三个 Udacity 无人驾驶纳米项目的感知项目
无人驾驶
深度学习
自动驾驶
http
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 Perception Projects from the Self-Driving Car Nanodegree Program，作者为 David Silver。 翻译 | 余杭 校对 | 王祎
AI研习社
2018-09-25
1.3K
0
多任务深度学习框架在 ADAS 中的应用 | 分享总结
深度学习
人工智能
无人驾驶
神经网络
在 8 月 10 日AI 研习社邀请了北京交通大学电子信息工程学院袁雪副教授给我们讲解了在高级辅助驾驶系统（ADAS）中的多任务深度学习框架的应用。 ADAS 系统包括车辆检测、行人检测、交通标志识别、车道线检测等多种任务，同时，由于无人驾驶等应用场景的要求，车载视觉系统还应具备相应速度快、精度高、任务多等要求。对于传统的图像检测与识别框架而言，短时间内同时完成多类的图像分析任务是难以实现的。 袁雪副教授的项目组提出使用一个深度神经网络模型实现交通场景中多任务处理的方法。其中交通场景的分析主要包括以下三个
AI研习社
2018-03-19
1.3K
0
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