- 主题:特斯拉走视觉还是很成功的
成像过曝应该很好处理，多次曝光，hdr，自动nd，都行，肯定比人眼快
【 在 sthgot2give 的大作中提到: 】
: 算法的确很强，毕竟做过很多年的训练和修正。但是我自己试过，如果正对着太阳，比如清晨或者黄昏，就无法正确识别前方的各种车辆。这个是光学系统的限制，简单的成像过曝问题，算法也没有办法。
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不过andrej karpathy为什么离职了
【 在 SmartIC 的大作中提到: 】
: [upload=1][/upload][upload=2][/upload]
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技术能超过。博弈怎么办？
【 在 wholeholes 的大作中提到: 】
: 最终，当然说的是最终，理论上摄像头的发展，肯定会超过人眼，尤其是近视的。而且行车电脑的运算反应，学习经验，也肯定会超过人脑。
: 这样的话，超过人类司机，几乎是必然的。
: 不过，未来可不是和人比。。而是比谁家的机器人开车更牛。
: ...................
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围棋是固定规则，完全信息类博弈。马路上ai跟电动车和行人博弈几次试试
【 在 wholeholes 的大作中提到: 】
: 想想围棋
: ai能胜围棋。
: 那就能胜会车。样本量都不是一个等级
: ...................
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你再想想，中国马路上你无责都可能要出血掏钱。你让ai决策一下？
这跟围棋是完全不同的好么
【 在 wholeholes 的大作中提到: 】
: 你再想想，在海量数据面前，除了第一次出现需要学习之外，车人之间的互动关系，数量其实很有限。
: 比起围棋，来说都不是一个量级。
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世界不会因为你一个人怕死就不进步了 :))
【 在 sthgot2give 的大作中提到: 】
: 我也做计算机视觉和成像测量，HDR什么的都常用。
: 这些都是算法，写论文可以，实际环境中都有缺陷，错一次就够陪一条命了。
: 6年前开始开特斯拉，除了开始在环路上短暂试过自动驾驶，后来再也没有用过。正是因为做一点相关研究，所以从来不相信纯视觉方法，我不会把自己的命交给几台相机和几个神经网络。但是我鼓励其他人用，毕竟调参需要数据。((:
: ...................
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关公战秦琼，当然也是可以允许的
【 在 tedxyz 的大作中提到: 】
: 这有什么可杠的，优秀的司机千千万，优秀的棋手几十人
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降本是一方面，另一方面是视觉特斯拉起步早投入大。激光雷达特斯拉没有积累。
【 在 yutong 的大作中提到: 】
: 马斯克不用激光雷达是为了降成本
: 你这3个缺点里边第一个摄像头更糟糕，第3个帧率可以提高
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