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DAY28：阅读如何计算Occupancy

因为我们在之前的章节得知， occupancy往往和性能正相关（但不是100%绝对如此，总有例外），所以对于任何一个kernel，我们往往都需要尽量提高occupancy的。...而提高occupancy就需要知道当前的occupancy是多少（一个0-1之间的数，或者说0%到100%之间的数），才能去有针对性的解决限制occupancy的因素。...后者叫achieved occupancy, 往往叫实际occupancy，或者取得的occupancy. 本章节说的这三种方式，均不是实际取得的occupancy。...这些均会导致最终实际的occupancy被报告出来（很多时候基本等于理论occupancy，不等的时候往往只有一种。后文说）。...然后还有另外一个最后的方式，类似这种，也是在运行的时候能自我计算occupancy，叫做cuda occ(注意不是cuda occupancy)，也就是一个叫cuda_occupancy.h的头文件（这文件里有一些被

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MOB LEC11 Mapping and Occupancy Grid

Occupancy grid Occupancy Map Calculus Practicle issues of Occupancy map Inverse Measurement...Model Downsampling for lidar Other Type of Map Supplementary Readings Note of Occupancy...Read Chapter 9 - Occupancy Grid Mapping for an overview of how occupancy grids are generated

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CUDA优化冷知识21|occupancy越高越好么？

首先是, 手册提出了occupancy的概念, 和这个概念的重要性, 以及, 观察从而能设定occupancy的3种方式....这是occupancy的定义(实际上略微有差异, 特别是涉及到achieved occupancy的时候)。...100%的occupancy可以看成我一共能干10件事同时, 我今天就是在同时干10件事，而20%的occupancy则是我一共能干10件事今天, 但是我今天只同时干两件事。...所以你看到, 一般情况下来说, 越高的occupancy(接近100%), 往往会越可能的发挥性能; 而越低的occupancy, 则往往会可能造成设备的低效运转。...这是今天手册上说, 为何为何尽量提高occupancy, 往往会提高性能的原因, 也是你的同事, 朋友, 同学往往会建议你这样提升的原因，但是事情不是那么绝对的, 有的时候, 较低的occupancy反而可能会带来更好的性能

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自动驾驶地图构建(Mapping)-占位栅格图(Occupancy Grid Map)

前面文章《自动驾驶运动规划(Motion Planning)》中提到可以使用占位图(Occupancy Grid Map)表示自动驾驶行驶区域的哪些区域被障碍物(如静止的车辆、路中间的石墩子、树木、路肩等...1、占位栅格地图(Occupancy Grid Map) 如上图所示，将车辆行驶道路环境用网格(Cell)切分，并且每个网格(Cell)用二值数值0和1填充，0表示该网格(Cell)被占用，1表示该网格...2、概率占位栅格地图(Probabilistic Occupancy Grid Map) 在实际的应用中，车辆传感器的数据测量是存在误差的，车辆的定位结果也是存在误差的，动态障碍物的识别也是存在误差的，...3、概率占位栅格图(Probabilistic Occupancy Grid Map)制图栅格地图的每个Cell的概率值计算公式如下： image.png 其中 image.png 是1到t时刻的车辆位置和传感器测量结果

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CUDA优化冷知识22|测量Occupancy的三种方式

好了, 我们有了occupancy的概念, 知道了无需一味的去追逐occupancy, 就已经是一个很大的胜利了....手册里先说了计算/测量occupancy的三个方式, 然后再说了调节一些资源的使用, 会occupancy造成怎样的变化可以反映出来。我们先看看手册说的occupancy的测量/计算方式....第二种计算/测量occupancy的方式, 则是使用工具....这是关于取得/测量Occupancy的三种方式, 今天我们简单的说了, 寄存器资源的限制, Occupancy的意义和高低对性能的可能影响, 以及, Occupancy的具体测量/计算方式。...我们在下次的内容中, 将会具体结合寄存器, shared memory, block形状这三种因素, 综合occupancy分析, 3因素 vs occupancy vs 性能的情况. 最新活动：

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OccDepth：对标 Tesla Occupancy 的开源 3D 语义场景补全方法

https://github.com/megvii-research/OccDepth 论文链接：https://arxiv.org/abs/2302.13540 原文：OccDepth：对标 Tesla Occupancy...的开源 3D 语义场景补全方法一、背景在 2022 年的 Tesla AI Day 上， Tesla 将 Bev（鸟瞰图）感知进⼀步升级，提出了基于 Occupancy Network 的感知方法...这种基于 Occupancy Grid Mapping 的表示方法，又叫体素(Voxel)占据，在 3D 重建任务中已经是一个“老熟人”了。...双目图像用于为 2.5D/3D 方法生成 occupancy、TSDF、点云和深度图。对于基于单目的 MonoScene，我们从双目输入获取的特征中平均融合成 3D 体素特征，并将其命名为。

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未知环境下的Lidar概率占位栅格图(Occupancy Grid Map) Python代码实现

自动驾驶地图构建(Mapping)-占位栅格图(Occupancy Grid Map)中介绍了概率占位栅格地图(Probabilistic Occupancy Grid)的原理，并推导了如何利用贝叶斯理论...j] = 0.3 return m Inverse Scanner Model的测量结果如下图所示：４、生成概率占位栅格地图(Probabilistic Occupancy...t-1] + w[t]) % (2 * math.pi) # Gather the measurement range data, which we will convert to occupancy..., rmax, alpha, beta) invmods.append(invmod) # Calculate and update the log odds of our occupancy...grid, given our measured occupancy probabilities from the inverse model.

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Occupancy Networks：基于学习函数空间的三维重建表示方法

随着深度神经网络的到来，基于学习的三维重建方法逐渐变得流行。但是和图像不同的是，在3D中没有规范的表示，既能高效地进行计算，又能有效地存储，同时还能表示任意拓扑...

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JVM 源码解读之 CMS GC 触发条件

if (_cmsGen->occupancy() >= _bootstrap_occupancy) { if (Verbose && PrintGCDetails) {...= %f, boot occupancy = %f", _cmsGen->occupancy(), _bootstrap_occupancy); }...if (_cmsGen->occupancy() >= _bootstrap_occupancy) { if (Verbose && PrintGCDetails) {...= %f, boot occupancy = %f", _cmsGen->occupancy(), _bootstrap_occupancy); }...because of occupancy %f / %f ", short_name(), occupancy(), initiating_occupancy()); }

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清华大学&英伟达最新｜Occ3D：通用全面的大规模3D Occupancy预测基准

作者为occupancy预测开发了一个严格的标签生成pipeline，构建了两个具有挑战性的数据集（Occ3D Waymo和Occ3D nuScenes），并建立了一个基准和评估指标，以促进未来的研究。...参考 [1] Occ3D: A Large-Scale 3D Occupancy Prediction Benchmark for Autonomous Driving 开源地址：https://tsinghua-mars-lab.github.io

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v8源码解析之hashmap(基于0.1.5)

Entry* Lookup(void* key, uint32_t hash, bool insert); // Empties the hash map (occupancy() == 0)....uint32_t occupancy() const { return occupancy_; } // The capacity of the table....The implementation // makes sure that occupancy is at most 80% of // the table capacity...._++; // Grow the map if we reached >= 80% occupancy. // 分配的元素过多，重新分配内存，否则导致冲突频繁，影响效率 if...(occupancy_ + occupancy_/4 >= capacity_) { Resize(); // 重新查找对应的元素 p = Probe(key, hash

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OmniNWM：突破自动驾驶世界模型三大瓶颈，全景多模态仿真新标杆（附代码地址）

的核心创新：三位一体的统一架构OmniNWM的创新之处在于将状态生成、动作控制、奖励评估三者无缝集成在一个统一框架中：全景多模态生成：四模态联合输出OmniNWM首次实现了RGB、语义图、度量深度图、3D语义Occupancy...：使用Panoramic Diffusion Transformer (PDiT)作为主干网络共享解码器确保跨模态一致性通过SE3D Block + Outer Product技术从2D信息生成3D Occupancy...内生稠密奖励：基于Occupancy的合规性评估OmniNWM无需外部模型，直接利用生成的3D Occupancy定义稠密奖励函数：碰撞惩罚：检测与障碍物的碰撞，高速碰撞惩罚更重越界惩罚：检测车辆是否驶出可行驶区域速度奖励...深度图生成：以生成的方式，超越所有SOTA的预测类Occupancy模型。3D Occupancy预测：仅用RGB输入，超越部分LiDAR方法。...其核心贡献包括：四模态联合生成：RGB/语义/深度/Occupancy的像素对齐输出归一化Plücker Ray-map：实现像素级精准、零样本泛化的相机控制Occupancy内生稠密奖励：支持可解释、

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DAY25: 阅读硬件的多线程

(以及， achieved　occupancy）正相关。...稍后我给你举出一个反例）而有了occupancy越高越好的认识，我们往往需要想方设法的去提高occupancy....而想提高occupancy, 就需要知道都有什么原因会导致occupancy, 干掉这些原因，就可以提高了。这个章节也列出了一些原因，其实就一句话，执行所需要的资源。SM上都有什么资源？...所以occupancy无需考虑它们。...甚至再缩小一下线程们用的资源，例如改成一个线程用64个寄存器，那么occupancy立刻变成了50%，如果用32个寄存器。哈哈，这次立刻可以100%的occupancy（理论）。

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机器学习: 性能度量

float(tp + fn) # F1 F1 = (2 * P * R) / (P + R) # print P, R, F1 return P, R, F1 def occupancy_cal...return result print '以　二值化结果　作为　预测值，　标注框结果　作为　ground_truth　时：'.encode('gb18030') truth, predict = occupancy_cal...(white_pixels, red_pixels), occupancy_cal(white_pixels, green_pixels) loss = loss_cal(truth, predict)...gb18030') print print '以　标注框结果　作为　预测值，　二值化结果　作为　ground_truth　时：'.encode('gb18030') truth, predict = occupancy_cal...(white_pixels, green_pixels), occupancy_cal(white_pixels, red_pixels) loss = loss_cal(truth, predict)

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CUDA优化冷知识23|如何执行配置优化以及对性能调优的影响

例如通过调整前两个参数，让SM能上到66%的occupancy，和能上到100%的occupancy，可能并不会对性能起到太显著的影响。因为调整的目的是追求性能，而不是单纯追求指标。...为了得到过高的occupancy，有的时候你只能降低寄存器数量之类的，从而导致使用了过多的local memory, 反而影响性能。...手册这里指出了，只要内部的ILP程度足够，哪怕较低的occupancy也是足够的。.../volkov10-GTC.pdf ），该文章描述了哪怕很低的occupancy，也可以通过ILP取得优异性能的方式。...；或者使用double的时候只能到25%的occupancy。

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全球首个人形机器人通用视觉感知系统，Humanoid Occupancy建立多模态环境理解新范式

为此，北京人形机器人创新中心推出 Humanoid Occupancy 感知系统，为破解这一行业难题提供了革命性方案。...论文标题：Humanoid Occupancy: Enabling A Generalized Multimodal Occupancy Perception System on Humanoid Robots...三大关键技术，构建完整感知体系 Humanoid Occupancy 系统构建了一套覆盖硬件布局、数据集构建及多模态融合网络设计的全链条解决方案，为人形机器人提供了通用化的感知技术路线。...推动人形机器人迈向通用化感知时代 Humanoid Occupancy 系统的推出，不仅为人形机器人提供了强大的环境感知能力，更解决了传感器布局、数据标注和多模态融合等关键挑战，奠定了通用感知模块标准化的技术基础...想了解更多关于 Humanoid Occupancy 的详细信息，可参考项目主页以及技术报告。 © THE END 转载请联系本公众号获得授权

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【BBuf的CUDA笔记】十一，Linear Attention的cuda kernel实现补档（文末送书

0x1. lmha_low_occupancy_ kernel实现解析我们先从理论上来解释一下这个kernel的取名，cuda中occupancy指的是一个SM中实际活跃的warp与理论上可以最高可以活跃的...而触发这个lmha_low_occupancy_ kernel的条件就是blocks OCCUPANCY_THRESHOLD，且LOW_OCCUPANCY_THRESHOLD=40，我们想一下如果...接着来看lmha_low_occupancy_ kernel的具体逻辑： template int lmha_low_occupancy_(const...LOW_OCCUPANCY_THRESHOLD ) { return lmha_low_occupancy_(params); } else {...的特征维度M以及LOW_OCCUPANCY_THRESHOLD=40来决定lmha_low_occupancy_ kernel的第三个模板参数，也就是warp的数量。

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数据驱动建筑的节能技术框架解析

电力和燃气表显示建筑能耗， occupancy 传感器统计楼内人数，温度传感器指示房间制冷所需能量。这些传感器是信息源，也是发现能效差距的关键。...行动occupancy 基于控制通过WiFi数据、建筑平面图和人员办公室分配推断 occupancy 。...研究显示峰值建筑占用率仅为60%，通过对四分之一建筑区域实施 occupancy 基于控制，节省了18%的HVAC用电。故障检测利用一年建筑数据开发简单机器学习算法，寻找不遵循典型温度模式的房间。

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OpenOccupancy：一个用于周视语义占用网格感知的基准测试

在OpenOccupancy基准中引入了nuScenes-Occupancy，它将大规模的nuScenes数据集与密集的语义占用标注相结合。...如表1所示，nuScenes-Occupancy标注的场景和帧数比多约40倍和20倍。值得注意的是，通过人工直接标注大规模的占用标签几乎是不现实的。...通过nuScenes数据集引入了AAP流程，它高效地标注和稠密化了周围语义占用标签，结果形成了第一个用于周围语义占用分割的数据集nuScenes-Occupancy。...nuScenes-Occupancy SemanticKITTI 是首个用于室外占据感知的数据集，但在驾驶场景方面缺乏多样性，并且仅评估前视感知，为了创建一个大规模的环境占据感知数据集，我们引入了nuScenes-Occupancy...总之，nuScenes-Occupancy包含28130个训练帧和6019个验证帧，在每个帧中对占据的体素分配了17个语义标签。

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CVPR2022论文速递（2022.4.14）！共6篇！

2204.06213 代码/Code: https://github.com/nlsde-safety-team/DefensivePatch COAP: Compositional Articulated Occupancy...of People 标题：COAP：组成铰接式Occupancy的人论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2204.06184 代码/Code: https://neuralbodies.github.io

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