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通过出错通路的 buffer 状态可知,PYM1 的输出 buffer 都在 USED 队列,说明底层 buffer 都被用户层拿走了,进而导致用户获取帧失败,需要用户查看自己的持有帧逻辑和归还逻辑;
在上一篇文章中,我们深入探讨了 VLM 模型在自动驾驶中的应用。今天,我们就来全面介绍一下 VLA 模型在自动驾驶中的具体应用。
自动驾驶场景中,常见的是多路感知通路,在不考虑应用获取释放帧异常操作的前提下,一般出现帧获取异常的情况,主要原因是通路中某段断流的情况,如何去准确的定位,对大部分客户来说,依赖我司的支持;针对这种情况,会列举几种断流日志分析;
本文使用 pytorch 框架,以 conv 为例,介绍如何同时满足 conv int32 + NCHW/NHWC 这两种情况。另外,专开一个章节介绍 scale 为 1 的原因。
VLM 凭借其强大的融合能力,将视觉(如高清晰度的摄像头图像、精准的雷达数据)和语言(涵盖详细的地图信息、明确的交通标志、准确的驾驶指令)等多种类型的信息进行有机整合,从而使得自动驾驶系统在感知复杂的道路环境、进行精确的推理以及制定明智的决策等方面展现出更为卓越的智能化水平。
本文详细介绍了征程 6 VIO Frame 时间戳
接下来和大家一起看一下 Cmakelists 在 VP 示例中扮演的角色。
笔者将针对智能驾驶场景,讲一讲大模型的应用前景以及存在的瓶颈!!!
轻量化网络旨在减少模型参数和计算量,同时保持较高准确率。为了降低设备能耗,提升实时性,轻量化网络结构在嵌入式设备等资源受限环境中广泛应用。
LOGE_AND_RETURN_IF 到底是怎么写的呢?有没有什么门道可以介绍一下?