0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

特斯拉神经网络改进很多,可探测识别更多物体

汽车玩家 来源:网易科技 作者:小小 2019-12-25 09:54 次阅读

12月25日消息,据外媒报道,特斯拉部分车主已经收到预览版本的“FSD(全自动驾驶)套件”,显示这家电动汽车制造商的神经网络有了长足改进,可以探测和识别出更多常见物体,比如交通灯、垃圾桶以及车道标志等。

特斯拉车主兼发烧友史蒂夫·哈梅尔(Steve Hamel)在收到最新2019.40.50软件更新后,记录了Model 3新增的部分功能,并分享了多张照片。

照片中显示,特斯拉汽车上的神经网络现在能够识别垃圾桶、车道线、道路上绘制的箭头,以及交通灯不断变化的颜色。停车标志和道路标记在最近的更新中也被准确显示出来。在性能方面,哈梅尔在Twitter上称,Navigate on Autopilot等功能已经得到改进。

与Waymo和Cruise等自动驾驶公司不同,特斯拉打算不使用激光雷达(LiDAR)。马斯克解释说,激光雷达在太空中很有用,但用在普通汽车上却显得相当愚蠢。在他看来,只需一套摄像头和一个神经网络足以教会一支车队如何自动驾驶。

特斯拉始终致力于通过该公司车队收集的数据来改进其辅助驾驶软件Autopilot和全自动驾驶套件。然后,这些数据被输入到公司的神经网络中,后者会根据输入的数据进行改进。

过去,特斯拉对其神经网络的官方功能始终保持沉默,直到几天前,特斯拉首席执行官埃隆·马斯克(Elon Musk)在Twitter上表示,即将发布的更新软件版本2019.40.50中将包含预览版“全自动驾驶套件”。

这次更新增加了许多新功能,如Driver Profiles、Tesla Arcade Games、Trax以及Tesla Theater等。但除了这些改进之外,此次更新还让人们对全自动驾驶功能“先睹为快”。

当然,特斯拉的新可视化功能只展现了该公司完整自动驾驶解决方案的冰山一角。向该公司车队发布最新的视觉图像表明,特斯拉全自动驾驶功能改进在过去几个月里取得了很大成果。

然而,看到特斯拉的电动汽车识别出道路上原本无处不在的物体,表明Autopilot和全自动驾驶功能正走在通往真正自动驾驶的正确道路上。毕竟,这些看得见的东西已经给人留下深刻印象,支持这套系统的后端技术可能更加先进。

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • 特斯拉
    +关注

    关注

    66

    文章

    6009

    浏览量

    125671
  • 激光雷达
    +关注

    关注

    961

    文章

    3654

    浏览量

    186692
  • 自动驾驶
    +关注

    关注

    773

    文章

    13032

    浏览量

    163204
收藏 人收藏

    评论

    相关推荐

    卷积神经网络的优点

    卷积神经网络的优点  卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种基于深度学习的神经网络模型,在图像识别、语音
    的头像 发表于 12-07 15:37 2958次阅读

    人工神经网络和bp神经网络的区别

    人工神经网络和bp神经网络的区别  人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)是一种模仿人脑神经元网络结构和功能的计算模型,也被称为
    的头像 发表于 08-22 16:45 3433次阅读

    cnn卷积神经网络简介 cnn卷积神经网络代码

    以解决图像识别问题为主要目标,但它的应用已经渗透到了各种领域,从自然语言处理、语音识别、到物体标记以及医疗影像分析等。在此,本文将对CNN的原理、结构以及基础代码进行讲解。 1. CNN的原理 CNN是一种能够自动提取特征的
    的头像 发表于 08-21 17:16 2025次阅读

    cnn卷积神经网络算法 cnn卷积神经网络模型

    cnn卷积神经网络算法 cnn卷积神经网络模型 卷积神经网络(CNN)是一种特殊的神经网络,具有很强的图像识别和数据分类能力。它通过学习权重
    的头像 发表于 08-21 17:15 1171次阅读

    图像识别卷积神经网络模型

    图像识别卷积神经网络模型 随着计算机技术的快速发展和深度学习的迅速普及,图像识别卷积神经网络模型已经成为当今最受欢迎和广泛使用的模型之一。卷积神经网
    的头像 发表于 08-21 17:11 533次阅读

    卷积神经网络算法流程 卷积神经网络模型工作流程

    ,其独特的卷积结构可以有效地提取图像和音频等信息的特征,以用于分类、识别等任务。本文将从卷积神经网络的基本结构、前向传播算法、反向传播算法等方面探讨其算法流程与模型工作流程,并介绍其在图像分类、物体检测和人脸
    的头像 发表于 08-21 16:50 1585次阅读

    卷积神经网络的介绍 什么是卷积神经网络算法

    卷积神经网络的介绍 什么是卷积神经网络算法 卷积神经网络涉及的关键技术 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种用于图像分类、
    的头像 发表于 08-21 16:49 1425次阅读

    卷积神经网络的基本原理 卷积神经网络发展 卷积神经网络三大特点

    中最重要的神经网络之一。它是一种由多个卷积层和池化层(也可称为下采样层)组成的神经网络。CNN 的基本思想是以图像为输入,通过网络的卷积、下采样和全连接等多个层次的处理,将图像的高层抽象特征提取出来,从而完成对图像的
    的头像 发表于 08-21 16:49 1441次阅读

    卷积神经网络如何识别图像

    为多层卷积层、池化层和全连接层。CNN模型通过训练识别并学习高度复杂的图像模式,对于识别物体和进行图像分类等任务有着非常优越的表现。本文将会详细介绍卷积神经网络如何
    的头像 发表于 08-21 16:49 1419次阅读

    卷积神经网络的工作原理 卷积神经网络通俗解释

    。CNN可以帮助人们实现许多有趣的任务,如图像分类、物体检测、语音识别、自然语言处理和视频分析等。本文将详细介绍卷积神经网络的工作原理并用通俗易懂的语言解释。 1.概述 卷积神经网络
    的头像 发表于 08-21 16:49 2737次阅读

    卷积神经网络概述 卷积神经网络的特点 cnn卷积神经网络的优点

    卷积神经网络概述 卷积神经网络的特点 cnn卷积神经网络的优点  卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)是一种基于深度学习技术的
    的头像 发表于 08-21 16:41 1933次阅读

    卷积神经网络的应用 卷积神经网络通常用来处理什么

    的前馈神经网络,卷积神经网络广泛用于图像识别、自然语言处理、视频处理等方面。本文将对卷积神经网络的应用进行详尽、详实、细致的介绍,以及卷积神经网络
    的头像 发表于 08-21 16:41 3987次阅读

    卷积神经网络结构

    Learning)的应用,通过运用多层卷积神经网络结构,可以自动地进行特征提取和学习,进而实现图像分类、物体识别、目标检测、语音识别和自然语言翻译等任务。 卷积
    的头像 发表于 08-17 16:30 881次阅读

    卷积神经网络原理:卷积神经网络模型和卷积神经网络算法

    一。其主要应用领域在计算机视觉和自然语言处理中,最初是由Yann LeCun等人在20世纪80年代末和90年代初提出的。随着近年来计算机硬件性能的提升和深度学习技术的发展,CNN在很多领域取得了重大的进展和应用。 一、卷积神经网络模型 (一)卷积层(Convolution
    的头像 发表于 08-17 16:30 916次阅读

    什么是神经网络?为什么说神经网络很重要?神经网络如何工作?

    神经网络是一个具有相连节点层的计算模型,其分层结构与大脑中的神经元网络结构相似。神经网络可通过数据进行学习,因此,可训练其识别模式、对数据分类和预测未来事件。
    的头像 发表于 07-26 18:28 1968次阅读
    什么是<b class='flag-5'>神经网络</b>?为什么说<b class='flag-5'>神经网络</b>很重要?<b class='flag-5'>神经网络</b>如何工作?