NVIDIA 自动驾驶实验室:如何通过 AI 分割模型增强自动驾驶安全性

编辑注:nvidia 自动驾驶实验室系列视频,将以工程技术为重点的视角关注实现自动驾驶汽车的各个挑战以及 nvidia drive av 软件团队如何应对这些问题。
对于自动驾驶汽车而言,准确的环境感知至关重要,在处理未知条件时尤为明显。
本期自动驾驶实验室视频中,将讨论一种名为 segformer 的 vision transformer 模型,它能够在保持高效率的同时生成鲁棒的语义分割结果。
观看视频,了解 segformer 背后的机制,及其具有鲁棒性(robustness)和高效性的原理:
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使用 segformer 实现鲁棒的感知技术
0005
准确性和鲁棒性对于自动驾驶汽车开发的重要性
0021
什么是 segformer?
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卷积神经网络(cnn)与 transformer 模型的区别
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在 mb 的 cityscapes 数据集上测试语义分割结果
0022
jpeg 压缩对 segformer 的影响
0040
segformer 如何理解未知条件
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了解更多关于自动驾驶汽车应用中的分割技术
nvidia drive 相关资源
在 github 上获悉更多细节:
https://github.com/nvlabs/segformer
阅读论文《segformer:基于 transformer 的简单高效的语义分割设计(segformer: simple and efficient design for semantic segmentation with transformers)》: 
https://arxiv.org/abs/2105.15203
点击“阅读原文”,观看更多 nvidia 自动驾驶实验室系列视频。
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原文标题:nvidia 自动驾驶实验室:如何通过 ai 分割模型增强自动驾驶安全性
文章出处:【微信公众号:nvidia英伟达企业解决方案】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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