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Waymo推出AI“内容搜索”工具 让自动驾驶汽车快速

文章来源:admin 更新时间:2020-07-31

盖世轿车讯 据外媒报导,Waymo研制的自动驾驶轿车运用核算机视觉技能和人工智能辨认周围环境,并对车辆应该怎么反应和移动做出实时决议计划。当车内摄像头和传感器感知到物体时,此类物体会与Alphabet编制的大型数据库中的物体进行匹配,以便进行辨认。

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很多的数据集关于自动驾驶轿车的练习至关重要,因为数据集能够让车内的AI变得更好,并进步功能。不过,工程师们需求一些办法,有效地将数据会集的物体与查询的物体匹配起来,然后能够研讨AI是怎么处理特定类型的图画。据外媒报导,为了处理该问题,Waymo最近研讨了一个名为“内容查找”的东西,其功能与谷歌图画查找和谷歌相片的操作相似。此类体系能够将查询内容与图画中的语义内容进行匹配,以表明物体,让依据自然语言查询的图画检索变得愈加简略。

在“内容查找”东西出现之前,假如Waymo的研讨人员想要从日志中检索特定样本,需求运用启发法描绘该物体。有必要运用运用规矩查找物体的指令查找Waymo的日志,意味着需求以 “X高度以下”或“以每小时y英里的速度移动”的指令查找物体。此类依据规矩进行查找的成果一般十分广泛,研讨人员需求手动进行整理,以得到成果。

通过创立数据目录,对不同目录进行相似度查找以便在出现方针时找到最相似的类别,“内容查找”东西成功处理了上述问题。假如显现给“内容查找”东西的是一辆货车或一棵树,该东西回来的成果便是Waymo自动驾驶轿车遇到的其他货车或树。因为自动驾驶轿车在行进时会记载下周围物体的图画,然后将此类物体以嵌入式或数学方式进行存储,意味着该东西能够对方针类别进行比较,并依据存储的方针图画与供给的方针的相似程度对呼应进行排序,与谷歌的嵌入相似度匹配服务的作业方式相似。

Waymo轿车遇到的物体尽管具有各种形状、各种巨细,可是都需求通过提炼,变成根本组件,并进行分类,以便“内容查找”东西能够进行作业。为了完成该方针,Waymo运用了多个AI模型,并且此类模型都在各式各样的物体进步行了练习。不同的模型会学习辨认不同的物体,并且由“内容查找”东西供给支撑,然后能够让模型了解是否能够在给定图画中找到归于特定类别的物体。除了主模型之外,Waymo还额定运用了一个光学字符辨认模型,能够让Waymo的车辆依据图画中的文本,向图画中的物体增加额定的辨认信息。例如,装备了标识的货车在“内容查找”描绘中会具有包括标识的文本。

因为上述模型协同作业,Waymo的研讨人员和工程师们能够为特定品种的树木和特定品牌的轿车等特定物体,查找图画数据日志。

此次并不是Waymo初次运用多种机器学习模型以进步车辆可靠性和准确性。曩昔,Waymo曾与Alphabet/谷歌协作,协助DeepMind一同研制AI技能。该AI体系从进化生物学中取得创意,首要,创立了各式各样的机器学习模型,在通过练习之后,体现欠安的模型会被踢出,并被子孙模型所替代。据报导,此种技能成功地减少了误报数量,一同也减少了所需的核算资源和练习时刻。

盖世轿车讯 据外媒报导,Waymo研制的自动驾驶轿车运用核算机视觉技能和人工智能辨认周围环境,并对车辆应该怎么反应和移动做出实时决议计划。当车内摄像头和传感器感知到物体时,此类物体会与Alphabet编制的大型数据库中的物体进行匹配,以便进行辨认。

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很多的数据集关于自动驾驶轿车的练习至关重要,因为数据集能够让车内的AI变得更好,并进步功能。不过,工程师们需求一些办法,有效地将数据会集的物体与查询的物体匹配起来,然后能够研讨AI是怎么处理特定类型的图画。据外媒报导,为了处理该问题,Waymo最近研讨了一个名为“内容查找”的东西,其功能与谷歌图画查找和谷歌相片的操作相似。此类体系能够将查询内容与图画中的语义内容进行匹配,以表明物体,让依据自然语言查询的图画检索变得愈加简略。

在“内容查找”东西出现之前,假如Waymo的研讨人员想要从日志中检索特定样本,需求运用启发法描绘该物体。有必要运用运用规矩查找物体的指令查找Waymo的日志,意味着需求以 “X高度以下”或“以每小时y英里的速度移动”的指令查找物体。此类依据规矩进行查找的成果一般十分广泛,研讨人员需求手动进行整理,以得到成果。

通过创立数据目录,对不同目录进行相似度查找以便在出现方针时找到最相似的类别,“内容查找”东西成功处理了上述问题。假如显现给“内容查找”东西的是一辆货车或一棵树,该东西回来的成果便是Waymo自动驾驶轿车遇到的其他货车或树。因为自动驾驶轿车在行进时会记载下周围物体的图画,然后将此类物体以嵌入式或数学方式进行存储,意味着该东西能够对方针类别进行比较,并依据存储的方针图画与供给的方针的相似程度对呼应进行排序,与谷歌的嵌入相似度匹配服务的作业方式相似。

Waymo轿车遇到的物体尽管具有各种形状、各种巨细,可是都需求通过提炼,变成根本组件,并进行分类,以便“内容查找”东西能够进行作业。为了完成该方针,Waymo运用了多个AI模型,并且此类模型都在各式各样的物体进步行了练习。不同的模型会学习辨认不同的物体,并且由“内容查找”东西供给支撑,然后能够让模型了解是否能够在给定图画中找到归于特定类别的物体。除了主模型之外,Waymo还额定运用了一个光学字符辨认模型,能够让Waymo的车辆依据图画中的文本,向图画中的物体增加额定的辨认信息。例如,装备了标识的货车在“内容查找”描绘中会具有包括标识的文本。

因为上述模型协同作业,Waymo的研讨人员和工程师们能够为特定品种的树木和特定品牌的轿车等特定物体,查找图画数据日志。

此次并不是Waymo初次运用多种机器学习模型以进步车辆可靠性和准确性。曩昔,Waymo曾与Alphabet/谷歌协作,协助DeepMind一同研制AI技能。该AI体系从进化生物学中取得创意,首要,创立了各式各样的机器学习模型,在通过练习之后,体现欠安的模型会被踢出,并被子孙模型所替代。据报导,此种技能成功地减少了误报数量,一同也减少了所需的核算资源和练习时刻。

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