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利用师生学习和冲刺开发高效的汽车增强现实解决方案.pdf

上传人: orig****ity 编号:185071 2024-08-05 24页 1.61MB

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本文介绍了一种利用教师-学生学习和冲刺(sprints)方法开发高效的汽车增强现实解决方案。该方案由SVNet组成,是高级驾驶辅助系统(ADAS)感知堆栈的一部分,为下一阶段如规划和控制提供关键信息。SVNet采用先进的AI技术,拥有470多项与深度神经网络相关的专利,并通过了ASPICE2级认证。其在多个商业项目中与汽车原始设备制造商(OEM)合作,实现了1300万辆汽车模型的批量生产。SVNet产品线包括不同的软件版本,以适应不同客户的定制化需求。产品设计赢得了13家OEM的支持,并在50多个车型中得到应用。 关键数据点包括: - 利用大规模未标记数据集 - 采用半监督和未监督学习 - 开发过程中采用迭代冲刺模型,以提高效率并满足多项KPI - 教师网络专注于提高准确性,学生网络则专注于速度和资源效率 - 通过跨任务关系优化损失函数,提高性能 - 使用软标签和统一的学生网络处理多任务学习挑战 - 提出的方法减少了50%的产品开发时间 综上所述,STRADVISION通过教师-学生学习和冲刺方法,实现了同时提高准确性和速度,缩短了产品开发周期,为汽车行业的多个DL任务提供了一种高效的软件开发流程。
"如何通过教师-学生学习提高自动驾驶感知能力?" "如何利用SVNet实现高效的车载增强现实解决方案?" "教师-学生学习在多任务深度学习项目中如何发挥作用?"
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