- 主题:特斯拉ap不能准确识别桥墩，尤其是分岔路口的墩。
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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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
【 在 GeneralMilk 的大作中提到: 】
: 一看你就不是做机器学习的，我的纯视觉车就能识别。
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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。
【 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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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，
【 在 GeneralMilk 的大作中提到: 】
: 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。
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基于机器学习的不一定就有个强规则一定看车道线。
但是大量数据学习，这个模型自己也会学会依赖车道线了啊，比较道线不清的数据反而是少量的。
【 在 xtlove87 的大作中提到: 】
: 要是自动驾驶还是依赖车道识别，也没什么大发展吧
: 人开车的时候也不是靠车道，那就是个为了提高通行效率的辅助工具吧
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