- 主题:特斯拉的神经网络及仿真训练是噱头吗 哪位大神给科普一下
遍历下来，果然是一瓶子水不响，半瓶子水晃荡
真正干这行的，都知道目前的纯视觉方案就是比谁胆更大
反而一些狂热爱好者，表现出了足够的激情和热情
【 在 lvjk862828 的大作中提到: 】
: 特斯拉的神经网络及及机器人学习训练是噱头吗 哪位大神给科普一下，如果有这种技术还可以用在哪些领域，除了自动驾驶
※ 修改:·fayeforever 于 Dec 30 23:11:06 2021 修改本文·[FROM: 117.136.38.*]
※ 来源:·最水木 客户端·[FROM: 117.136.38.*]
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mobileye
百度据说也有一个分支
【 在 dyatpk 的大作中提到: 】
: 除了特斯拉 还有纯视觉的吗？
: 【 在 fayeforever 的大作中提到: 】
: : 遍历下来，果然是一瓶子水不响，半瓶子水晃荡真正干这行的，都知道目前的纯视觉方案就是比谁胆更大反而一些狂热爱好者，表现出了 ...
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FROM 117.136.38.*
不可能。
我们正好有一个项目就是做这个的，基于2d图像多程建图，三维重建出3d点云
多程的效果都不如激光雷达，更别提单程了
【 在 iGeek 的大作中提到: 】
: 特斯拉通过用2D图像计算出来的3D点云对比激光雷达的精度相差多少？理论极限能达到一样吗？
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※ 修改:·fayeforever 于 Dec 30 23:57:07 2021 修改本文·[FROM: 117.136.38.*]
※ 来源:·最水木 客户端·[FROM: 117.136.38.*]
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哥们儿，从你这洋洋洒洒一大段，就能看出来，你基本只是个自动驾驶行业的业余爱好者
cv领域越研究越知道问题的难度，这年头随便一个教育行业做一两年基础图像识别图像分类跑模型的，都敢大谈特谈自动驾驶了，可见我前面没说错，也可见自动驾驶行业目前有多少忽悠人的
你可能看了些论文，可能也认真看了aiday的pr ppt，结果却搞混了一个基本问题：自动驾驶领域激光雷达的作用，和高精地图领域激光雷达的作用，这两者是不同的。
自动驾驶领域激光雷达更优先是一种感知手段的补充，是为纯视觉方案补召回，所以对激光雷达的精度、尺寸要求没那么高，所以才能把成本打下来。
而高精地图领域，激光雷达才是提供测距高精度的，对于激光雷达的精度、尺寸要求都很高，装车成本都在一百万以上。这两种激光雷达是完全不能相提并论的。
另外，cv领域每年华人的研究成果不比美帝差，比如hekaiming，这方面不用迷信美帝。谢谢
【 在 hsv 的大作中提到: 】
: 特斯拉肯定不用于量产车，但他把激光雷达用在标注上了，可以粗糙的理解为，量产车的标尺是被激光雷达校准过的低精度版本…
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: 我其实不反对激光雷达，只不过上周看到美帝名校关于激光雷达的目标检测模型相关的论文，个人对各自为战的传感器融合模式很没信心，进展太缓慢了…当然如果有更好的模型，不排除做的更好，就像fsd 10的视觉感知模型把自己上一代商业化的模型踩在脚下摩擦一样，还是模型建功了…也许鄙视视觉方案的大拿们对美帝研究成果都不屑一顾，或者身怀绝技，无论是理论还是工程，早就登峰造极了…
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指教不敢当，我只是高精地图领域十年从业经验，恰好和自动驾驶有些相关性和共用技术而已
我不看好无人驾驶在近些年落地，其实很多业内专家已经陆续表达了对无人驾驶的悲观和谨慎态度，只不过更多知名专家出于各种各样的利益、圈子还不敢公开发声而已
至于融合感知方案更好，其实很好理解，就像美军晚上多了夜视仪，是不是更好了。不过再说明一遍，即使加了激光雷达的融合感知方案，我个人也不看好。无论是cv还是激光雷达，目前都是用穷举的思路在解问题，可现实世界是可穷举的吗？没有推理能力在无人驾驶这种开放场景下真的能行吗？我不知道
技术方面，在这里没有讨论的意义。如果非要证明什么，那我说几个近期用到的吧，3d重建方面superpoint+superglue、点云检测centerpoint，图像检测几种transformer方案
【 在 hsv 的大作中提到: 】
: 感谢指教，我也一直说国人（不是华人）在理论算法模型方面毫无差距，这是我们的共同点。我甚至觉得已经有人在搞通用的感知模型，只是结果不那么好出来而已，但你要说融合感知更好，至少ppt也拿出来让人看了直呼内行吧……
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: 无论是否融合，都需要视觉检测吧，目前华为小鹏那种旁边大车检出闪烁，是不是很糟糕？激光雷达如何检出目标，融合二者呢，请内行普及一下？
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