NVIDIA藉虛擬場景加快自駕車訓練所需時間,透過AI提昇行車安全

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首圖 雖然先前說明藉由ISSAC虛擬環境訓練Jetson平台機器人學習行為時,NVIDIA曾表示若要建構一個虛擬環境用於訓練自動駕駛車輛的話,恐怕會因為必須模擬環境更加複雜而使難度增加。不過,在DGX超級電腦與基於Xavier的Drive PX 2車用電腦運算能力持續提昇許多情況下,將能藉由虛擬環境模式加快自動駕駛車輛學習訓練成效。 …

參考資料
4 小時前 … 雖然先前說明藉由ISSAC虛擬環境訓練Jetson平台機器人學習行為時,NVIDIA曾
表示若要建構一個虛擬環境用於訓練自動駕駛車輛的話,恐怕會因為必須模擬環境
更加複雜而使難度增加。不過,在DGX超級電腦與基於Xavier的Drive PX 2車用電腦
運算能力持續提昇許多情況下,將能藉由虛擬環境模式加快自動駕駛 …
2017年4月24日 … 工研院在2016年9月與NVIDIA簽署合作備忘錄,近期已在自動駕駛的深度學習上,有
了初步成果。為使台灣落實技術自主化,該自動駕駛車的關鍵技術皆是由工研院所
自行開發,晶片組方案則採用NVIDIA DRIVE PX2,融合不同感測器的數據,使車輛
具備多種感知能力,因此得以充分應付複雜的行車環境及角落。
2017年5月3日 … 工研院在2016年9月与NVIDIA签署合作备忘录,近期已在自动驾驶的深度学习上,有
了初步成果。为使台湾落实技术自主化,该自动驾驶车的关键技术皆是由工研院所
自行开发,芯片组方案则采用NVIDIADRIVEPX2,融合不同传感器的数据,使车辆
具备多种感知能力,因此得以充分应付复杂的行车环境及角落下面就随 …
2017年5月3日 … 工研院在2016年9月与NVIDIA签署合作备忘录,近期已在自动驾驶的深度学习上,有
了初步成果。为使台湾落实技术自主化,该自动驾驶车的关键技术皆是由工研院所
自行开发,芯片组方案则采用NVIDIADRIVEPX2,融合不同传感器的数据,使车辆
具备多种感知能力,因此得以充分应付复杂的行车环境及角落.
2017年12月7日 … 在先前標記數據需要很大的工作量,研究人員告訴外媒,假如要製作一個把白天變成
夜晚的場景,需要在同一個地方拍攝圖像,然後研究兩者的差異,才能完成。 而
Nvidia 的研究和現有的技術相比有很大的優勢。這個研究不需要上文中的準備工作,
它不需要標記數據,就能產生類似的結果。這能讓研究人員空出很多 …
2017年1月26日 … 在部分概念車、自駕車設計甚至將後視鏡移除,或是僅保留後視鏡外觀,實際上則是
以攝影鏡頭取代其功能,讓駕駛更方便透過螢幕確認車輛後方狀況,或是直接 ….
車輛提出新款儀表系統Noodoe,讓騎乘者可自設儀表風格、顯示鄰近加油站等設施,
或是連動手機來電資訊等內容,讓騎乘者能在最短時間獲得所需資訊。
課程對象. 本課程著重深度學習的理論與實作,有程式背景者較能進入狀況。 建議
深度學習實作坊初學者務必先熟悉【深度學習概論】。 學員必須熟悉Qwiklab 操作
介面與Python 基礎使用經驗,並學習模型訓練技巧。請自備筆記型電腦,並依照課前
通知安裝好所需的軟體環境與套件。
NVIDIA日前宣佈與豐田汽車公司進行合作。據悉,在未來幾年內,這家日本汽車公司
將會利用NVIDIA的人工智慧技術來開發其無人駕駛汽車。
北半球冬季降臨,讓自動駕駛有了新的測試場景。 繼續閱讀. … 台灣奧迪(Audi) 於2
日在兩年一度的台北國際車展上,首次邀請繪圖晶片大廠輝達(NVIDIA) 以科技角度
剖析機器深度學習運作,結合車用科技,打造未來的自動駕駛車輛,帶領民眾一窺
未來自駕車發展的奧秘。 繼續閱讀.
在運用支援UltraShadow II 技術的硬體時,場景中光源與陰影需要的運算次數愈多,
UltraShadow II提升效能的幅度就愈大,場景愈複雜所達到的效果也更加顯著。因此
現在陸續問市的新一代遊戲,每個場景經常出現多個光源以及可視物體—例如像id
Software公司的毀滅戰士III —其執行速度就能因此而大幅提高。UltraShadow II各
方面 …

安雅