11 2024 档案
摘要：01 背景 小概率出现 kernel 异常重启问题：3 个月内出现 3 例报 linux kernel 地址异常导致重启问题。通过场景分析，构造测试场景，并打开 ramdump 配置进行复测，抓到了问题现场。 02 crash 解析 ramdump crash ./vmlinux /dev/rand
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摘要：01 技术背景 在大多数情况下，我们都推荐用户在编译处理图像任务的模型时，将 input_type_rt 参数配置 nv12，这是考虑到视频通路传来的数据通常都是 nv12 类型，这样配置可以最大化地节约耗时，提高全流程的处理效率。 但在前期的算法验证阶段，往往用户更希望模型能直接读取 rgb/bg
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摘要：01 概述 在自动驾驶感知算法中 BEV 感知成为热点话题，BEV 感知可以弥补 2D 感知的缺陷构建 3D “世界”，更有利于下游任务和特征融合。 地平线集成了基于 bev 的纯视觉算法，目前已支持 ipm-based 、lss-based、 transformer-based（Geometry-
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摘要：YOLOP 是华中科技大学研究团队在 2021 年开源的研究成果，其将目标检测/可行驶区域分割和车道线检测三大视觉任务同时放在一起处理，并且在 Jetson TX2 开发板子上能够达到 23FPS。 论文标题：YOLOP You Only Look Once for Panoptic Driving
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摘要：01 文章背景介绍 在实车测试时，除了感知算法外，往往还会有别的 APP 在同时运行，从而挤压算法的资源占用，影响模型性能，降低部署效果。因此在项目早期做板端验证的时候，我们就可以使用一些工具对 CPU 和内存进行加压，再运行模型，以模拟实车测试的情况，得到模型在硬件资源受限时的性能数据，做到心中有
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摘要：本文主要探索 开源网络剪枝（结构化剪枝与稀疏化置零）技术在地平线 征程 5 上的可行性和有效性，涉及到的压缩方案，均不考虑硬件加速特性。 01 实验结果先解读 表中涉及到结构化剪枝两种（ABCPruner_2020、HRankPlus_2020）、结构化稀疏两种（CHEX_2022、1XN_2022
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摘要：本文提纲： fx 和 eager 两种量化训练方式介绍 量化训练的流程介绍：以 mmdet 的 yolov3 为例 常用的精度调优 debug 工具介绍 案例分析：模型精度调优经验分享 第一部分：fx 和 eager 两种量化训练方式介绍 首先介绍一下量化训练的原理。 上图为单个神经元的计算，计算形
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摘要：01 算法介绍 自主泊车是智能驾驶领域中的一项关键任务。传统的泊车算法通常使用基于规则的方案来实现。因为算法设计复杂，这些方法在复杂泊车场景中的有效性较低。 相比之下，基于神经网络的方法往往比基于规则的方法更加直观和多功能。通过收集大量专家泊车轨迹数据，基于学习的仿人策略方法，可以有效解决泊车任务。
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摘要：01 功能概述 本文的 demo sample 主要描述当前 camera 相关外设诊断的当前状态，并提供自定义实现的方法及使用说明。 1.1 软件架构说明 本 sample 基于现已实现的 camera 诊断架构，libcam 内的外设诊断功能对外设硬件状态进行监测，并支持将故障状态发送给 MCU
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摘要：01 引言 为了应对低、中、高阶智驾场景，以及当前 AI 模型在工业界的应用趋势，地平线推出了征程 6 系列芯片。 在软硬件架构方面，征程 6 不仅保持了对传统 CNN 网络的高效支持能力，还强化了对 Transformer 类型网络的支持，主要表现为大幅强化了对逐点计算、数据搬运的能力。基于征程
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