エキサイティング!自動運転におけるGPT-4Vの予備研究
更新: 新しい例を追加しました。自動運転配送車両が新埔セメントフロアに進入しました。
注目を浴びる中、GPT4 は本日、ついにビジョン関連機能を開始しました。今日の午後、友達と一緒に GPT の画像認識機能を早速テストしましたが、期待はしていましたが、それでも大きなショックを受けました。 TL;DR は 自動運転における意味関連の問題は大型モデルによって非常によく解決されるはずだと思いますが、大型モデルの信頼性と空間認識能力はまだ満足のいくものではありません。いわゆる効率関連のコーナーケースを解決するには十分すぎるはずですが、大型モデルに完全に依存して独立して運転を完了し、安全性を確保するにはまだ遠いです。
1 例 1: 道路上にいくつかの未知の障害物が出現しました
GPT4 の説明
#正確な部分: 3 台のトラックが検出され、前のトラックのナンバー プレート番号は基本的に正しい (漢字がある場合は無視)、天候と環境は正しい、 なしで正確プロンプト前方の未知の障害物が特定されました
不正確な部分: 3 台目のトラックの位置は左から右まで区別できず、2 台目のトラックの上部にあるテキストはランダムな推測です (解像度が不十分なため) ?)
これでは十分ではありません。このオブジェクトが何であるか、そしてそれを押すことができるかどうかを尋ねる小さなヒントを与え続けましょう。 ###############印象的な!私たちは複数の同様のシナリオをテストしましたが、未知の障害物でのパフォーマンスは非常に驚くべきものであると言えます。
2
例 2: 道路の水の蓄積を理解する
標識を自動的に認識するためのプロンプトはありません。これは同性愛者であり、私たちはいくつかのヒントを与え続けました
3
最初のフレームに入り、タイミング情報がないため、右側のトラックが駐車されていると見なされます。別のフレームは次のとおりです:
4
これまでの「誰かがあなたに手を振った」などの非常に難しそうなケースと比べると、非常に正確としか言いようがありません。セマンティクス 上記の特殊なケースは解決できます。
5
##
私は最初は比較的保守的で、直接理由を推測せず、さまざまな推測をしましたが、これは調整の目的と一致しています。 CoTを利用した結果、その車が自動運転車であると理解されていないことが問題であることが判明したため、この情報をプロンプトで提供することで、より正確な情報を提供できるようになりました。最後に、一連のプロンプトを通じて、新しく敷設されたアスファルトは走行には適さないという結論を出力できます。最終結果はまだ問題ありませんが、プロセスはより複雑で、より迅速なエンジニアリングと慎重な設計が必要です。一人称視点の絵ではなく、三人称視点でしか推測できないこともその理由かもしれない。したがって、この例はあまり正確ではありません。
6 概要
いくつかの簡単な試みにより、GPT4V の能力と汎化パフォーマンスが完全に証明されました。適切なプロンプトによって、その強みを十分に実証できるはずです。 GPT4Vの。セマンティックのコーナーケースを解決することは非常に有望なはずですが、セキュリティ関連のシナリオでは、錯覚の問題が依然として一部のアプリケーションを悩ませることになります。非常にエキサイティングです。個人的には、このような大型モデルを合理的に使用することで、L4、さらには L5 の自動運転の開発を大幅に加速できると考えています。しかし、LLM は直接運転する必要があるのでしょうか?特にエンドツーエンドの運転は依然として議論の余地のある問題です。最近いろいろ考えているので、時間を見つけて記事を書いて皆さんとお話しします~
元のリンク: https://mp.weixin.qq .com/s/RtEek6HadErxXLSdtsMWHQ
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上記と著者の個人的な理解 3 次元ガウシアンプラッティング (3DGS) は、近年、明示的な放射線フィールドとコンピューター グラフィックスの分野で出現した革新的なテクノロジーです。この革新的な方法は、数百万の 3D ガウスを使用することを特徴とし、主に暗黙的な座標ベースのモデルを使用して空間座標をピクセル値にマッピングする神経放射線場 (NeRF) 方法とは大きく異なります。明示的なシーン表現と微分可能なレンダリング アルゴリズムにより、3DGS はリアルタイム レンダリング機能を保証するだけでなく、前例のないレベルの制御とシーン編集も導入します。これにより、3DGS は、次世代の 3D 再構築と表現にとって大きな変革をもたらす可能性のあるものとして位置付けられます。この目的を達成するために、私たちは 3DGS 分野における最新の開発と懸念について初めて体系的な概要を提供します。

昨日の面接で、ロングテール関連の質問をしたかと聞かれたので、簡単にまとめてみようと思いました。自動運転のロングテール問題とは、自動運転車におけるエッジケース、つまり発生確率が低い考えられるシナリオを指します。認識されているロングテール問題は、現在、単一車両のインテリジェント自動運転車の運用設計領域を制限している主な理由の 1 つです。自動運転の基礎となるアーキテクチャとほとんどの技術的問題は解決されており、残りの 5% のロングテール問題が徐々に自動運転の開発を制限する鍵となってきています。これらの問題には、さまざまな断片的なシナリオ、極端な状況、予測不可能な人間の行動が含まれます。自動運転におけるエッジ シナリオの「ロング テール」とは、自動運転車 (AV) におけるエッジ ケースを指します。エッジ ケースは、発生確率が低い可能性のあるシナリオです。これらの珍しい出来事

0.前面に書かれています&& 自動運転システムは、さまざまなセンサー (カメラ、ライダー、レーダーなど) を使用して周囲の環境を認識し、アルゴリズムとモデルを使用することにより、高度な知覚、意思決定、および制御テクノロジーに依存しているという個人的な理解リアルタイムの分析と意思決定に。これにより、車両は道路標識の認識、他の車両の検出と追跡、歩行者の行動の予測などを行うことで、安全な運行と複雑な交通環境への適応が可能となり、現在広く注目を集めており、将来の交通分野における重要な開発分野と考えられています。 。 1つ。しかし、自動運転を難しくしているのは、周囲で何が起こっているかを車に理解させる方法を見つけることです。これには、自動運転システムの 3 次元物体検出アルゴリズムが、周囲環境にある物体 (位置を含む) を正確に認識し、記述することができる必要があります。

StableDiffusion3 の論文がついに登場しました!このモデルは2週間前にリリースされ、Soraと同じDiT(DiffusionTransformer)アーキテクチャを採用しており、リリースされると大きな話題を呼びました。前バージョンと比較して、StableDiffusion3で生成される画像の品質が大幅に向上し、マルチテーマプロンプトに対応したほか、テキスト書き込み効果も向上し、文字化けが発生しなくなりました。 StabilityAI は、StableDiffusion3 はパラメータ サイズが 800M から 8B までの一連のモデルであると指摘しました。このパラメーター範囲は、モデルを多くのポータブル デバイス上で直接実行できることを意味し、AI の使用を大幅に削減します。

自動運転では軌道予測が重要な役割を果たしており、自動運転軌道予測とは、車両の走行過程におけるさまざまなデータを分析し、将来の車両の走行軌跡を予測することを指します。自動運転のコアモジュールとして、軌道予測の品質は下流の計画制御にとって非常に重要です。軌道予測タスクには豊富な技術スタックがあり、自動運転の動的/静的知覚、高精度地図、車線境界線、ニューラル ネットワーク アーキテクチャ (CNN&GNN&Transformer) スキルなどに精通している必要があります。始めるのは非常に困難です。多くのファンは、できるだけ早く軌道予測を始めて、落とし穴を避けたいと考えています。今日は、軌道予測に関するよくある問題と入門的な学習方法を取り上げます。関連知識の紹介 1. プレビュー用紙は整っていますか? A: まずアンケートを見てください。

この 1 か月間、いくつかのよく知られた理由により、私は業界のさまざまな教師やクラスメートと非常に集中的な交流をしてきました。この交換で避けられない話題は当然、エンドツーエンドと人気の Tesla FSDV12 です。この機会に、現時点での私の考えや意見を整理し、皆様のご参考とご議論に役立てたいと思います。エンドツーエンドの自動運転システムをどのように定義するか、またエンドツーエンドで解決することが期待される問題は何でしょうか?最も伝統的な定義によれば、エンドツーエンド システムとは、センサーから生の情報を入力し、関心のある変数をタスクに直接出力するシステムを指します。たとえば、画像認識では、従来の特徴抽出 + 分類子方式と比較して、CNN はエンドツーエンドと言えます。自動運転タスクでは、各種センサー(カメラ/LiDAR)からのデータを入力

原題: SIMPL: ASimpleandEfficientMulti-agentMotionPredictionBaselineforAutonomousDriving 論文リンク: https://arxiv.org/pdf/2402.02519.pdf コードリンク: https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/SIMPL 著者単位: 香港科学大学DJI 論文のアイデア: この論文は、自動運転車向けのシンプルで効率的な動作予測ベースライン (SIMPL) を提案しています。従来のエージェントセントとの比較

目標検出は自動運転システムにおいて比較的成熟した問題であり、その中でも歩行者検出は最も初期に導入されたアルゴリズムの 1 つです。ほとんどの論文では非常に包括的な研究が行われています。ただし、サラウンドビューに魚眼カメラを使用した距離認識については、あまり研究されていません。放射状の歪みが大きいため、標準のバウンディング ボックス表現を魚眼カメラに実装するのは困難です。上記の説明を軽減するために、拡張バウンディング ボックス、楕円、および一般的な多角形の設計を極/角度表現に探索し、これらの表現を分析するためのインスタンス セグメンテーション mIOU メトリックを定義します。提案された多角形モデルの FisheyeDetNet は、他のモデルよりも優れたパフォーマンスを示し、同時に自動運転用の Valeo 魚眼カメラ データセットで 49.5% の mAP を達成しました。
