Sparse4D
相关结果约85条地平线Sparse4D系列算法:迈向长时序稀疏化3D目标检测的新实践
当前,Sparse4D v2 在nuScenes detection 3D排行榜来看,达到了SOTA的效果,超越了包括SOLOFusion、BEVFormer v2和StreamPETR在内的一众最新方法,并且在推理效率上也具备显著优势。本文主要介绍了Sparse4D 和 Sparse4D v2 方案的细节实践。
Sparse4D-v3:稀疏感知的性能优化及端到端拓展
在自动驾驶感知系统中,3D检测和跟踪是最为关键两项基本任务。为了进一步推动检测与跟踪任务的发展,地平线近期发表了Sparse4D系列的第三篇论文 Sparse4D-v3。其首先以优化感知性能的角度出发,提出了Temporal Instance Denoising、Quality Estima-tion和Decoupled A计ention三个改进点。
广告 发布时间 : 2025-01-06
【IC】地平线发布征程6和高阶城区智驾样板间,以顶级的软硬结合全栈技术加速智驾平权
2024年4月24日,地平线举办“征程所向,向高而行”——2024智驾科技产品发布会。立足于智能驾驶时代,地平线凭借对软硬结合全栈技术理念的前瞻预判和深厚积累,重磅发布新一代车载智能计算方案征程®6系列以及Horizon SuperDrive™全场景智能驾驶解决方案,全面开启智能驾驶的范式级创新,加速智驾平权时代的到来。
迈向端到端自动驾驶,地平线正式开源Sparse4D算法
1月22日,地平线将业内领先的纯视觉自动驾驶算法——Sparse4D系列算法开源,推动行业更多开发者共同参与到端到端自动驾驶、稀疏感知等前沿技术方向的探索中。目前,Sparse4D算法已在GitHub平台上线。
【经验】SparseInst是基于稀疏实例激活图的实时实例分割框架,让IAM更加通用和高效
实例分割作为一项非常具有挑战性的基础视觉感知任务,旨在检测出图像中的前景物体并对其进行像素级别的分割。在CVPR 2022上,地平线-华中科技大学计算机视觉联合实验室发表了研究成果SparseInst: 基于稀疏实例激活图的实时实例分割框架。
SynJet® ZFlow65 Cooler
本资料介绍了Aavid开发的SynJet ZFlow65冷却器,这是一种专为PAR 30灯泡、聚光灯和轨道灯具设计的LED冷却解决方案。该产品采用高效的热管理技术,具有高可靠性和低噪音的特点。
爱美达 - 线束,SYNJET®ZFLOW65冷却器,SYNJET® ZFLOW65 COOLER,WIRE HARNESS,SPARS-CM005-001,WALLS-C4600-001,SPARS-CM012-002,SPARS-CM005-002,SPARS-CM012-001,WALLS-C4150-001
Matlab中的ldpc函数可以设置参数吗?
MATLAB中的LDPC模块主要有fec.ldpcdec和fec.ldpcenc两部分组成。 fec.ldpcenc是用来构造LDPC编码的函数,构造结果为结构函数OBJ,其结果可以用encode函数来进行编码,注意其中H矩阵是n *(n-k)的二进制矩阵,在用encode编码时,H矩阵只需要保存1的位置就可以,直接用结构体L其中已经包含了校验矩阵的形状。 fec.ldpcenc是用用来译码的模块,上述两个模块路径在通信模块下的信道编译码分类下。 dvb2ldpc函数按照DVB2.0标准来产生LDPC校验矩阵,其中H矩阵为稀疏表达方式,即sparse,只存储其中非零的位置。
稀疏滤色图案图像文件及其处理
本文档介绍了ON Semiconductor提供的Sensor Studio软件和相应的C源代码,用于处理稀疏彩色滤波阵列(Sparse CFA)图像。内容包括如何打开和处理Sparse CFA图像,以及如何使用Sensor Studio和C代码进行图像处理。此外,还讨论了曝光设置、原始图像文件格式、图像处理选项、提高处理速度的方法等。
ONSEMI
PIM都有哪些技能
PIM(Protocol Independent Multicast)协议无关组播,由IDMR(域间组播路由)工作组设计,PIM不依赖于某一特定单播路由协议,它可利用各种单播路由协议建立的单播路由表完成RPF检查功能,而不是维护一个分离的组播路由表实现组播转发。由于PIM无需收发组播路由更新,所以与其它组播协议相比,PIM开销降低了许多。PIM的设计出发点是在Internet范围内同时支持SPT和共享树,并使两者之间灵活转换,因而集中了它们的优点提高了组播效率。PIM定义了两种模式:密集模式(Dense-Mode)和稀疏模式(Sparse-Mode)。
EV76C664产品介绍1.3 Mpixels单色和稀疏CMOS图像传感器
EV76C664是一款1.3百万像素的单色和稀疏彩色CMOS图像传感器,采用e2v的专有CMOS成像技术。它具有1.3百万像素(1280 x 1024),10微米平方像素和移位微透镜,光学格式为1英寸,具有5/4的宽高比。该传感器支持100fps的全分辨率和12位输出,以及60fps的全分辨率和12位输出与DDS。它具有嵌入式功能,如图像统计和上下文输出、子采样、两个PLL用于LVDS和ADC频率生成、宽动态范围能力、积累模式以及改进的读取时间。该传感器适用于监控、安全摄像头、交通摄像头、工业检测、生物识别和医疗成像、军事和法律执法以及科学成像等领域。
TELEDYNE E2V - EV76C664ABT-RTR,EV76C664AMT-RTR,EV76C664
3-050502M 0.50” X 0.50”M TYPE SPARSE PIN CONFIGURATION
ADAFRUIT - 3-050508M,3-050507M,3-050506M,3-050505M,3-050504M,3-050503M,3-050502M
genomosdb:以稀疏柱状阵列的形式存储基因组数据
GenomicsDB是一种用于存储基因组变异和似然值的存储技术。它使用C++、Java和Python等高级API,允许用户以并行方式将变异记录写入和读取到GenomicsDB共享无节点实例中。GenomicsDB使用稀疏列式数组,其中样本映射到行,基因组位置或变异位点映射到列。这些列以共享无节点的形式跨数千台机器分区,使Broad研究所基因组分析工具包(GATK)的联合基因分型工作流程能够扩展到10万个样本以上。这使生物信息学家能够以高统计置信度获得分析结果。低级存储格式与使用文件相比,从磁盘检索更快、更高效。此外,使用针对Intel架构优化的库在磁盘上压缩数据,GenomicsDB相对于现有工具累计实现了数个数量级的性能提升。此外,通用多维数组模型为GenomicsDB扩展到其他类型的基因组数据提供了灵活性。
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