- 主题:特斯拉ap不能准确识别桥墩，尤其是分岔路口的墩。
一看你就不是做机器学习的，我的纯视觉车就能识别。
【 在 whistlingMe 的大作中提到: 】
: 林志颖这次很可能也是，这问题爆出来都5~6年了吧，基本没任何改进，记得2018还是2019年因为这个美国撞死两位司机。
: 大家都觉得技术进步很快，但是有些领域其实进展非常非常慢，比如静止的墩、分叉路口护栏的这个问题，做机器学习的应该知道，只靠视觉不仅这5年解决不了，恐怕未来5年也看不到什么希望。
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FROM 27.217.14.*
识别率非常可靠。我的车开着fsd beta不会这个速度撞到这个墩。不过林志颖没有这个软件。当然他自己开的可能性也很大。
【 在 wyes 的大作中提到: 】
: 能识别不代表次次都能识别。要是每次都不能识别还开个毛。
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FROM 27.217.14.*
如果这车以自动驾驶的名义上路当然不该，以辅助驾驶的名义上路没问题。fsd beta识别准确率远超过99%，但还是个辅助驾驶
【 在 whistlingMe 的大作中提到: 】
: 那当然了不能次次失败，分岔路口路墩识别准确率99%，1%识别不清，0.1%把路墩识别为正常道路，你觉得这车该不该上路。
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FROM 27.217.14.*
鄙人确实好多年不搞学术了，惭愧。
要说识别桥墩那还真是不行，暂时没有这个网络分支。不过实际识别的是drivable space和obstacle voxel, 这个准确率还可以。 尤其是林的那个速度，有接近10秒的输入。
【 在 whistlingMe 的大作中提到: 】
: 你说这话就知道你恐怕是个产品经理。技术皮毛都不懂。
: 开放环境，你能做到召回率几个9，错误率 eer是多少？ 别告诉我是0
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FROM 27.217.14.*
他撞得是x refresh。所有技术都是最新的
修正：我搞错了，白的是老款model x，他有2辆x
【 在 wrsea 的大作中提到: 】
: 开的是model x，ap是比较老的，我之前说过model x是最不值得的，因为技术很老了
: 而且吧，ap也不能保证不撞这些东西啊，一般高速用作辅助驾驶倒是不错。
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修改:GeneralMilk FROM 27.217.14.*
FROM 27.217.14.*
什么是你们，我说的就是特斯拉
【 在 whistlingMe 的大作中提到: 】
: 机器视觉这几年全世界也不过是在细节处修修补补，我不认为你们可能突然有比特斯拉跨时代的技术优越性，
: 大家都半斤八两，特斯拉还可能是好的那个，开放环境的强光阴影、导线不清，导线不规范，都有可能让错误率上升一个数量级，
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FROM 27.217.14.*
Production AP 有把岔路隔离带识别成车道的bug。
【 在 wrsea 的大作中提到: 】
: 嗯，感觉没开着ap的可能性更大
: 因为我刚刚看了视频
: 撞车之前刚刚掉头的
: ...................
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FROM 27.217.14.*
识别出来的，当然会启动，除非你踩着加速
【 在 HBaiBai 的大作中提到: 】
: 直着撞过去的话，aeb会启动么？
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FROM 27.217.14.*
著名的鸡蛋车，我的最爱
【 在 niuba 的大作中提到: 】
: 那车好丑。。
: 发自「今日水木 on 22021211RC」
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FROM 27.217.14.*
所谓的bug就还是车道识别不准。当年苹果工程师开model x就这么死的（在玩手游）
【 在 wrsea 的大作中提到: 】
: 如果是bug有可能，反正我感觉这种场景我的两个车开了车道保持应该都没问题。
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修改:GeneralMilk FROM 27.217.14.*
FROM 27.217.14.*