據外媒報道，特斯拉汽車公司人工智能（AI）總監Andrej Capassi最近參加了2018 TRAIN AI大會，并分析了該公司構建自動駕駛計算機視覺解決方案的方法。據介紹，自動駕駛編程團隊主要分為兩個部分：第一個團隊自己構建神經網絡，而第二個團隊專注于神經網絡的實際編程，包括選擇標記圖像來幫助神經網絡學習。他的演講主題是“構建軟件2.0堆棧”。Capassi的任務是將傳統的基于規則的編程方法與神經網絡（也稱為機器學習或AI）運行時使用的編程方法區分開來。在典型的互聯網術語中，他使用神經網絡編程軟件2.0來將其與基于規則的編程軟件1.0區分開來。事實證明，它們之間的差異很大，對神經網絡進行編程與對網頁或智能手機應用程序進行編程完全不同。近年來，計算機視覺解決方案越來越難以為圖像中的每個可能的對象定義規則。然而，這些挑戰并不能阻止程序員嘗試甚至執行極其復雜的計算機視覺分析任務。在1990年至2010年的照片分析中，早期的研究奠定了現代專注于視頻圖像分析的基礎，并且視頻圖像分析幀速率越高，計算機資源的壓力就越大。特斯拉自動駕駛等應用程序要求所有流程都必須是實時的，甚至可以使用實時數據來預測附近的司機會做什么或可能做什么，從而降低碰撞風險。特斯拉的自動駕駛解決方案在很大程度上依賴于計算機視覺，而不是激光雷達和其他傳感器，因為特斯拉的團隊認為計算機視覺從根本上來說是優越的，強大的攝像頭陣列足以支持完全自動駕駛的解決方案。Capassi深入探索了特斯拉團隊用于解決自動駕駛儀計算機視覺問題的方法。自動駕駛編程團隊主要分為兩個部分：第一個團隊自己構建神經網絡，而第二個團隊專注于神經網絡的實際編程，包括選擇標記的圖像來幫助神經網絡學習。正如編程代碼必須高效一樣，Capassi注意到，用于編程神經網絡的圖像必須足夠大、足夠多樣和干凈。神經網絡編程更多的是識別異常并編寫軟件2.0堆棧以獲得正確的行為，而不是為正常系統編程。我們可以用一種簡單的方式比較神經網絡編程圖像，這就像十字路口的交通信號燈。大多數信號系統都有標準的紅色、黃色和綠色設置，可以通過提供紅燈圖像并將其標記為指示車輛應該停止的信號來建模。相應地，綠燈意味著車輛可以繼續通過十字路口。黃色是一個同樣重要的指標，但它的出現頻率遠低于紅色和綠色。神經網絡必須經過編程，才能同樣好地理解這三者之間的關系，即使在現實世界中黃光的頻率遠低于綠光和紅光的頻率。特斯拉認為，從根本上講，與人類駕駛的汽車相比，該公司的自動駕駛解決方案將在駕駛過程中提供更安全的駕駛體驗。這是有意義和重要的，但這只意味著車輛在任何情況下都可以在世界任何地方自動駕駛的可能性更大。與人類駕駛的汽車相比，特斯拉的自動駕駛汽車現在已經幫助將車禍死亡人數減少了四倍。其首席執行官埃隆·馬斯克認為，未來它可以提供至少10倍的改善效果。據外媒報道，特斯拉汽車公司人工智能（AI）總監Andrej Capassi最近參加了2018 TRAIN AI大會，并分析了該公司構建自動駕駛計算機視覺解決方案的方法。據介紹，自動駕駛編程團隊主要分為兩個部分：第一個團隊自己構建神經網絡，而第二個團隊專注于神經網絡的實際編程，包括選擇標記圖像來幫助神經網絡學習。他的演講主題是“構建軟件2.0堆棧”。Capassi的任務是將傳統的基于規則的編程方法與神經網絡（也稱為機器學習或AI）運行時使用的編程方法區分開來。在典型的互聯網術語中，他使用神經網絡編程軟件2.0將其與……區分開來……
基于le的編程軟件1.0。事實證明，它們之間的差異很大，對神經網絡進行編程與對網頁或智能手機應用程序進行編程完全不同。近年來，計算機視覺解決方案越來越難以為圖像中的每個可能的對象定義規則。然而，這些挑戰并不能阻止程序員嘗試甚至執行極其復雜的計算機視覺分析任務。在1990年至2010年的照片分析中，早期的研究奠定了現代專注于視頻圖像分析的基礎，并且視頻圖像分析幀速率越高，計算機資源的壓力就越大。特斯拉自動駕駛等應用程序要求所有流程都必須是實時的，甚至可以使用實時數據來預測附近的司機會做什么或可能做什么，從而降低碰撞風險。特斯拉的自動駕駛解決方案在很大程度上依賴于計算機視覺，而不是激光雷達和其他傳感器，因為特斯拉的團隊認為計算機視覺從根本上來說是優越的，強大的攝像頭陣列足以支持完全自動駕駛的解決方案。Capassi深入探索了特斯拉團隊用于解決自動駕駛儀計算機視覺問題的方法。自動駕駛編程團隊主要分為兩個部分：第一個團隊自己構建神經網絡，而第二個團隊專注于神經網絡的實際編程，包括選擇標記的圖像來幫助神經網絡學習。正如編程代碼必須高效一樣，Capassi注意到，用于編程神經網絡的圖像必須足夠大、足夠多樣和干凈。神經網絡編程更多的是識別異常并編寫軟件2.0堆棧以獲得正確的行為，而不是為正常系統編程。我們可以用一種簡單的方式比較神經網絡編程圖像，這就像十字路口的交通信號燈。大多數信號系統都有標準的紅色、黃色和綠色設置，可以通過提供紅燈圖像并將其標記為指示車輛應該停止的信號來建模。相應地，綠燈意味著車輛可以繼續通過十字路口。黃色是一個同樣重要的指標，但它的出現頻率遠低于紅色和綠色。神經網絡必須經過編程，才能同樣好地理解這三者之間的關系，即使在現實世界中黃光的頻率遠低于綠光和紅光的頻率。特斯拉認為，從根本上講，與人類駕駛的汽車相比，該公司的自動駕駛解決方案將在駕駛過程中提供更安全的駕駛體驗。這是有意義和重要的，但這只意味著車輛在任何情況下都可以在世界任何地方自動駕駛的可能性更大。與人類駕駛的汽車相比，特斯拉的自動駕駛汽車現在已經幫助將車禍死亡人數減少了四倍。其首席執行官埃隆·馬斯克認為，未來它可以提供至少10倍的改善效果。
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