09 2024 档案
摘要：1.引言 在开发、调测过程中，开发人员需要将系统软件、应用软件部署到 Soc 板端，以用于运行调试。传统的部署方式是通过解压复制或者调用部署脚本。这样的部署方式需要有着方式不统一、维护投入大的缺点。 在 linux 系统上，大多采用包管理的方式管理软件包，常见的包管理方式如上。相比于部署脚本的方式，
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摘要：01 Camera 模块简述 本文档简单介绍 Camera 子系统软件架构、列出已支持的 Camera 模组，并提供相应的配置说明，同时引用 Sensor 点亮调试方法介绍一颗新模组接入的步骤，再按根据重要功能按专题介绍接入方案限制、EMB 接收等，并最终汇总平台已有单板的 Camera 接入使用说
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摘要：1.简介 高清地图是自动驾驶系统的重要组件，提供精确的驾驶环境信息和道路语义信息。传统离线地图构建方法成本高，维护复杂，使得依赖车载传感器的实时感知建图成为新趋势。早期实时建图方法存在局限性，如处理复杂地图元素的能力不足、缺乏实例级信息等，在实时性和后处理复杂度上存在挑战。 为了解决这些问题，基于
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摘要：1.简介 3D Occupancy Networks 的基本思路是将三维空间划分成体素网格，并对每个网格进行各类感知任务的预测。目前以网格为中心的方法能够预测每个网格单元的占用率、语义类别、未来运动位移和实例信息。3D occupancy 可以对道路障碍物进行更细粒度的划分，同时获取更精确的占用和语
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摘要：征程 6E/M 快速上手实战 Sample-Codec 01 Codec 模块简述 Codec（Coder-Decoder）是指编解码器，用于压缩或解压缩视频、图像、音频等媒体数据；J6 Soc 中存在两种硬件编解码单元，分别是 VPU（Video process unit）和 JPU（Jpeg p
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摘要：该示例为参考算法，仅作为在 征程6 上模型部署的设计参考，非量产算法。 01 简介 轨迹预测任务的目的是在给定历史轨迹的情况下预测未来轨迹。这项任务在自动驾驶、智能监控、运动分析等领域有着广泛应用。传统方法通常直接利用历史轨迹来预测未来，而忽略了预测目标的上下文或查询信息的影响。这种忽视可能导致预测
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摘要： 作者：杨一飞 写在前面： 关于OE包内参考算法的使用，地平线已经释放了大量文档指导用户完成各类模型的训练、校准、量化、定点过程，但其中有些细节可能会对不是特别熟悉算法工具链的客户造成困扰，本文档致力于消除参考算法使用过程中所有可能存在的模糊操作，引导初学者快速上手参考算法，在实操中树立信心、激发
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摘要：系列文章目录 手把手教你利用算法工具链训练、量化、编译、可视化征程 6 参考算法 BEVFormer 征程6E/M快速上手实战Sample-IPC @目录系列文章目录关于本文一、IPC模块简述1.1 硬件数据流说明1.2 IPC Sample软件架构1.3 Acore-IPC-Sample：1.3.
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摘要：
01 研究意义 Occupancy Network算法因为可以更好的克服感知任务中存在的长尾问题，以及更加准确表达物体的几何形状信息，而受到来自工业界和学术界越来越广泛的关注。 Occupancy Network算法本质上是一个3D分割任务，通过将想要感知的3D空间划分成固定大小的体素网格，并让算法
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01 研究意义 Occupancy Network算法因为可以更好的克服感知任务中存在的长尾问题，以及更加准确表达物体的几何形状信息，而受到来自工业界和学术界越来越广泛的关注。 Occupancy Network算法本质上是一个3D分割任务，通过将想要感知的3D空间划分成固定大小的体素网格，并让算法
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摘要：01 概论：PTQ 基础 目前在 GPU 上训练的模型大部分都是浮点模型，即参数使用的是 float 类型存储。而地平线 BPU 架构的计算平台使用的是 int8 的计算精度（业内计算平台的通用精度），能运行定点量化模型。 地平线征程 6 算法工具链（以下简称工具链）作为专业量化工具，是一套完整的边
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摘要：1. 背景 首先感谢地平线工具链用户手册和官方提供的示例，给了我很大的帮助，特别是代码注释写了很多的知识点，超赞！要是注释能再详细点，就是超超赞了！下面开始正文。 最近想着学 QAT(量化感知训练)玩玩，大体看了一下地平线的用户手册，不说精度调优之类比较复杂的，光一个 QAT 上手，就感觉对我这种小
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摘要：01 IPC模块简述 1.1 硬件数据流 PYM（Pyramid）作为一个硬件加速模块（图像缩小及 ROI 提取），对输入的图像按照金字塔图层的方式处理，并输出到 DDR： PYM 模块在 Camsys 子系统的数量和位置如下，总共 3 个 PYM 硬件，PYM0、PYM1、PYM4（只支持 off
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摘要：01 现有标注方法的局限性 在自动驾驶领域，静态地图元素的精确标注是实现高精度环境感知的关键。然而，现有的公共数据集在一致性和准确性方面存在局限，无法满足日益增长的高精度训练数据需求。 图一展示了 nuScenes 数据集中的默认高清地图无法在一致性和准确性两个方面提供准确信息的示例。一致性强调了
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摘要：写在前面： 对于BEVFormer算法框架的整体理解，大家可以找到大量的资料参考，但是对于算法代码的解读缺乏详实的资料。因此，本系列的目的是结合代码实现细节、在tensor维度的变换中帮助读者对算法能有更直观的认识。 本系列我们将对BEVFormer公版代码（开源算法）进行逐行解析，以结合代码理解B
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摘要：1. 仿真概述 1.1 什么仿真？ 仿真是使用其它相似的系统来模仿真实的需要研究或使用的系统，其所遵循的基本原则是相似性原理。仿真从框架上涉及到两个系统：1)被仿的系统：需要研究或使用的系统；2）仿真出来的系统：在用户侧视角与被仿的系统有一定相似性。 注意：这里的系统是个抽象的概念，可以是软件，也可
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摘要：写在前面： 对于BEVFormer算法框架的整体理解，大家可以找到大量的资料参考，但是对于算法代码的解读缺乏详实的资料。因此，本系列的目的是结合代码实现细节、在tensor维度的变换中帮助读者对算法能有更直观的认识。 本系列我们将对BEVFormer公版代码（开源算法）进行逐行解析，以结合代码理解B
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摘要：研究意义： Occupancy Network 算法可以更好的克服感知任务中存在的长尾问题以及更加准确表达物体的几何形状信息而受到来自工业界和学术界越来越广泛的关注。 Occupancy Network 算法本质上是一个 3D 分割任务，通过将想要感知的 3D 空间划分成固定大小的体素网格，并让算法
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摘要：01 概论：PTQ 基础 目前在 GPU 上训练的模型大部分都是浮点模型，即参数使用的是 float 类型存储。而地平线 BPU 架构的计算平台使用的是 int8 的计算精度（业内计算平台的通用精度），能运行定点量化模型。 地平线征程 6 算法工具链（以下简称工具链）作为专业量化工具，是一套完整的边
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摘要：系列文章目录 手把手教你利用算法工具链训练、量化、编译、可视化征程 6 参考算法 BEVFormer 征程 6E/M 快速上手实战 Sample-IPC @目录系列文章目录关于本文一、IPC 模块简述1.1 硬件数据流说明1.2 IPC Sample 软件架构1.3 Acore-IPC-Sample
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摘要： 作者：杨一飞 写在前面： 关于OE包内参考算法的使用，地平线已经释放了大量文档指导用户完成各类模型的训练、校准、量化、定点过程，但其中有些细节可能会对不是特别熟悉算法工具链的客户造成困扰，本文档致力于消除参考算法使用过程中所有可能存在的模糊操作，引导初学者快速上手参考算法，在实操中树立信心、激发
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