广州汽车集团申请混合图像特征提取方法及装置专利,对下游计算机...

专利摘要显示,本发明公开一种混合图像特征提取方法及装置,其中,方法包括:获取目标图像的非监督特征,并将获取的目标图像的非监督特征在通道维度进行拼接,得到非监督特征图;分别获取目标图像的卷积特征、多层感知机特征和自注意力特征,得到卷积特征图、多层感知机特征图和自注意力特征图;将所述非监督特征图、卷积特征图、...

【技术】一种基于YOLOv5的高分遥感影像目标检测方法

首先从数据集公开平台获取遥感影像数据集并划分数据集;其次,利用本文方法进行网络训练,利用训练好的模型对测试集样本进行检测;最后,判断测试结果是否符合试验要求,如果不符合实验要求,则调整预训练参数重新训练,得到优化的物体检测模型。1.2改进的GC-YOLOv5网络架构YOLOv5是由Jocher[25]提出的一种单阶段目标检测方...

端侧大模型推理挑战与优化:商汤 SensePPL 深度调优实践

为了解决这个问题,我们提出了一种改进方法,即在k方向上继续进行切分,类似于decodingattention的方式,这样可以启动更多的线程。k连续:这种方式是按列排布,每个subgroup归约一列。它能启动的线程数量最多,但需要进行规约操作,在GPU上进行规约是较慢的,因此它更多地是在线程数量和规约之间进行权衡。这...

OpenAI开发者大会派礼包:大幅降低模型成本,AI语音加持App,小模型...

模型蒸馏（ModelDistillation）让小模型也可拥有尖端模型功能模型蒸馏被视为OpenAI此次最具变革性的新工具。这种集成的工作流程让开发人员能通过使用诸如GPTo1-preview和GPT-4o这类尖端模型的输出，对相对较小且经济实用的高校模型进行微调，从而提高更高效模型、如GPT-4omini的性能。这种方法让小公司也可能利...

纸车模如何制作?这种制作方式对模型收藏有何影响?

这种制作方式对模型收藏有何影响?纸车模制作:一门独特的手工艺术纸车模制作是一项充满创意和乐趣的手工活动,它不仅能够锻炼我们的动手能力,还能让我们更深入地了解汽车的结构和细节。首先,准备工作至关重要。需要收集所需的材料,如高质量的卡纸或厚纸、剪刀、胶水、尺子、铅笔等。在选择纸张时,要考虑其厚度和...

自动驾驶大模型算法如何助力端到端顺利落地?

在传统模块化的自动驾驶算法中,人类工程师依靠自己的经验将驾驶问题拆解和提炼为一些简单的过程,通常情况下自动驾驶算法分为感知、预测、规划控制几个部分,以流水线式的架构进行拼接,模块之间会以人为定义的信息表征方式进行信息传递,进而实现驾驶任务(www.e993.com)2024年11月13日。端到端算法则采用一个整体化的神经网络,在模型的一端输入感知信息,...

车圈最大AI「黑马」吉利:自研语音大模型登顶,性能超SOTA 10%

吉利的解决方法是在传统TTS模型结构中,引入分层声学建模方法:具体来说引入了一个Text-to-LVSpredictor(文本到隐空间变量序列预测器),即由文本预测出蕴含重要的声学信息和语义信息的隐变量,作为补充信息。在推理阶段,这些隐变量信息与文本prompt信息一起,作为大模型的输入。

先临三维申请扫描方法、电子设备和计算机可读存储介质专利,提高...

先临三维申请扫描方法、电子设备和计算机可读存储介质专利,提高拼接准确性使三维数字化模型更准确,httpsm.jrj/madapter/finance/2024/07/26161541834229.shtml

天津移动构建网络安全大模型打通“通信—汽车”跨行业数据融合路径

人-车”数据属性的预训练模型推荐算法,基础车辆推荐模型生成用户表征后,会将用户表征输入一个软提示生成层,生成多个可以帮助语言模型适应推荐场景的软提示,并将软提示以拼接或相加的方式注入语言模型,结合年龄、性别等客户数据,以及车辆品牌、型号、价格、配置等汽车数据,快速、准确地筛选出最符合用户需求和偏好的车辆。

20 多家端到端自动驾驶企业/研究机构方案盘点(1)tesla、小鹏汽车...

目前端到端算法形成三大落地形式:将多个神经网络拼接形成端到端算法(显式端到端);多模态基础模型+自动驾驶(隐式端到端);大语言模型+自动驾驶。接下来我们将开启盘点之旅~01TeslaFSDV12特斯拉的端到端架构是自动驾驶领域的一个典型应用。在CVPR2023研讨会上,特斯拉首次展示其在BEV领域的端到端规划架构...