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3.1、編碼器-解碼器設計盡管Transformer模型在自動駕駛應用中實現(xiàn)了最先進的性能，但其可觀的存儲和計算開銷對便攜式或邊緣設備的部署和高效推理提出了挑戰(zhàn)。感知任務的Transformer模型主要利用BEV特征，編碼器負責生成這些特征（圖4（b）和（d））。

系統(tǒng)調(diào)試和部署：調(diào)試系統(tǒng)確保組件協(xié)同工作，部署到實際應用環(huán)境。因此，在實際搭建過程中，常會遇到技術復雜性高、成本投入大、數(shù)據(jù)質(zhì)量與時間同步實現(xiàn)難、系統(tǒng)穩(wěn)定性與可靠性要求高等挑戰(zhàn)。針對這些問題，康謀推出一套BEV Camera數(shù)據(jù)采集方案，能高效搭建高質(zhì)量的BEV感知數(shù)據(jù)集，加速算法研發(fā)和訓練。

有條件的模仿學習是學習端到端駕駛策略的一種有效方法，這種方法可以部署在模擬和現(xiàn)實城市駕駛場景中。盡管如此，從高維視覺觀察和專家軌跡中學習端到端策略仍然是相對非常困難的。已有一些算法試圖通過超越純粹的模仿學習來克服這些困難。比如提出迭代數(shù)據(jù)集聚合，其方法是在部署期間可能經(jīng)歷的軌跡收集相應的數(shù)據(jù)。其次，還可以使用 BeV 語義分割來監(jiān)督模型，讓學習者接觸專家數(shù)據(jù)的綜合擾動，以產(chǎn)生更穩(wěn)健的駕駛策略。

本文基于仿真軟件與腳本生成AVM圖像的流程如下所示： 圖1：基于aiSim構(gòu)建AVM圖像流程首先，在Unreal Engine中配置標定投影參數(shù)所需的地圖，并在仿真器中為車輛部署4個方向的魚眼相機；其次，基于相機內(nèi)參進行去畸變，并記錄求解投影矩陣所需的關鍵參考值，例如AVM畫幅尺寸、參考點的相對坐標、參考區(qū)域的大小與位置、車輛與參考區(qū)域的距離等；隨后，

圖4 投影區(qū)域及BEV轉(zhuǎn)化示意圖4、多場景合成與傳感器布局優(yōu)化通過批量仿真腳本，可快速測試不同環(huán)境（如夜間、窄巷、地庫）、不同相機布局組合對AVM系統(tǒng)效果的影響。在算法不變的前提下，系統(tǒng)性評估外參配置的優(yōu)劣，為傳感器部署提供數(shù)據(jù)支持。

如何在十分鐘內(nèi)部署Fastly的下一代WAF文章介紹了如何在不到10分鐘內(nèi)部署Fastly的下一代Web應用程序防火墻（WAF）。作者提供了一個簡單易懂的步驟指南，幫助讀者快速部署Fastly的WAF。這些步驟包括創(chuàng)建Fastly賬戶、配置服務、設置防火墻規(guī)則以及測試WAF。

在這方面，鴻途H30芯片可以支持經(jīng)典的基礎網(wǎng)絡Resnet50，包括BEV網(wǎng)絡模型以及廣泛應用于高階輔助駕駛領域的 Pointpillar網(wǎng)絡模型。 后摩智能創(chuàng)始人吳強也表示，從技術和產(chǎn)品需求匹配的角度來看，存算一體帶來的技術和產(chǎn)品的優(yōu)勢，和智能駕駛的關鍵需求是天然吻合的。