雷达的问题是误检率，你不知道是什么东西导致警报
视觉有更多信息可以分辨是不是误检

【 在 dyatpk (伪金工) 的大作中提到: 】
: 你这明显不客观了
: 纯视觉肯定有识别不了的东西，但是雷达可以告诉你100米外有个静止的物体
: 至于你说左右互搏？为啥要左右互搏，全都当训练数据去训练就好了。没理由纯视觉训练会比“视觉+知道100米外有个东西”还好。
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想多了，能识别锥桶就不错了

【 在 ylh1969 (没谱) 的大作中提到: 】
: 等看极狐hi版的表现。
: 感觉它在行驶中能够正确判断前方低速或静止物体。白色货车也应没有问题。
: 但是长长的钢筋拖尾，扁平的车尾等是否能识别。。。。。。。。。。
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多传感器有个优先级问题，
如果雷达告诉你前面有障碍物，而视觉告诉你前面啥都没有，你信谁？

【 在 dyatpk (伪金工) 的大作中提到: 】
: 哥们，你没发现你逻辑是死循环的吗
: 因为特斯拉用的纯视觉方案，所以纯视觉方案好，所以特斯拉这样是对的。
: 正常人想着多个雷达，甚至多好多个雷达，肯定增强了识别物体的效果，只有你就掉进了纯视觉好的坑里出不来了。
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你才不懂，视觉不同传感器都可以用同一个神经网络，雷达你每换一个型号都要重新训练

【 在 dyatpk (伪金工) 的大作中提到: 】
: 你这属于不懂AI啊
: AI是把所有的数据输进模型里出一个统一的结论，谁跟你说是视觉出一个结论，雷达出一个结论再判断。
: 加一个雷达相当于加了一维甚至是几维的数据
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加上雷达，就不能用图像识别的AI算法了，所以这就变得很困难

【 在 dyatpk (伪金工) 的大作中提到: 】
: 你才胡扯呢，你升级分辨率不用重新学习？
: 同类雷达换型号，和摄像头换分辨率是一个难度。
: 甚至难度更小，因为雷达的返回可以设定是一样的，摄像头分辨率提升了，数据量必须提升，要不然提升了就白提升了。
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