特斯拉的自動駕駛和自動駕駛神經網絡背后是什么

跟上特斯拉繼續(xù)開發(fā)Autopilot的步伐是很有趣的.. 根據特斯拉網站看似最近更新的Autopilot信息帖子： ”一個完整的自動駕駛神經網絡包括48個網絡，需要7萬個GPU小時來訓練。

它們加在一起，在每個時間步驟中輸出1,000個不同的張量（預測）。 額外的特斯拉自動駕駛儀內容： ?看特斯拉自動駕駛儀停下來讓行人穿過高速公路 歐普-埃德：我被激怒了美國參議員馬基要求特斯拉停用自動駕駛儀 ?看看特斯拉自動駕駛在雨中看到了什么：視頻 ?觀看特斯拉自動駕駛儀真正看到的驚人視頻 特斯拉自動駕駛可能被認為是一個突破，但仍有人擔心半自主和完全自主的車輛技術。圍繞特斯拉的擔憂源于這樣一個事實，即它已經在其汽車中使用了技術，盡管是測試版的。然而，由于這一現實世界的測試，特斯拉已經記錄了超過30億英里的自動駕駛儀數據，用于其研究。 特斯拉網站的自動駕駛部分通過幾個類別來解釋這項技術，包括硬件、神經網絡、自主算法、代碼基礎和評估基礎設施。我們將首先承認，我們沒有對人工智能和神經網絡有一個堅實的掌握，但信息絕對是迷人的。更有趣的是最新的視頻，這是嵌入在下面的推特。 上面的視頻也顯示在特斯拉的網站上，以及關于神經網絡的部分。根據特斯拉的說法： ”我們的每個攝像機網絡分析原始圖像以進行語義分割、目標檢測和單目深度估計。我們的鳥瞰網絡從所有攝像機拍攝視頻，直接在自上而下的視圖中輸出道路布局、靜態(tài)基礎設施和3D對象。我們的網絡從世界上最復雜和最多樣的場景中學習，迭代地從我們的近100萬輛車中實時獲取。一個完整的自動駕駛神經網絡包括48個網絡，需要7萬個GPU小時的訓練。它們加在一起，在每個時間步驟中輸出1,000個不同的張量（預測）。