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H-RDT获得CVPR 2025 RoboTwin 真机赛冠军
近日,地平线、极佳科技与中国科学院自动化研究所等单位提出RoboTransfer,基于扩散模型的视频生成框架,可以用于扩充机器人策略模型的训练数据。得益于合成数据的多样性,下游策略模型能够在新场景下取得251%的显著提升,大幅提升策略模型的泛化性,为具身智能的通用性与泛化性奠定了坚实的基础。
地平线采用的主要是线性量化中的对称量化
征程 6 部署 MapTR 系列模型的优化以及模型端侧的表现
关于高效模型 HENet (HybridEfficient Network)。
Cache 典型应用场景详解
本文将介绍三类关键任务中常见的精度评价指标
本文将重点结合PyTorch的torch.mul(逐元素相乘)以及张量的类型提升(Type Promotion)规则
在工具链用户手册《量化感知训练(QAT)-开发指南-QConfig 详解》章节专门介绍了在 J6EM 上 qconfig 是怎么回事,本文将常见配置通过示例方式进行呈现。#
本文介绍了智能驾驶感知系统的三大核心任务。动态感知任务采用BEVFormer算法,通过鸟瞰视角和Transformer架构实现运动物体的3D检测与跟踪;静态建图任务使用MapTR算法,直接生成矢量化的道路元素结构;可通行区域感知任务则通过Occupancy Prediction模型预测三维空间的占用状态。三种算法分别针对不同感知需求,构建了完整的自动驾驶环境感知体系。