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3.1、編碼器-解碼器設(shè)計盡管Transformer模型在自動駕駛應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)了最先進(jìn)的性能，但其可觀的存儲和計算開銷對便攜式或邊緣設(shè)備的部署和高效推理提出了挑戰(zhàn)。感知任務(wù)的Transformer模型主要利用BEV特征，編碼器負(fù)責(zé)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(shí)際應(yīng)用環(huán)境。因此，在實(shí)際搭建過程中，常會遇到技術(shù)復(fù)雜性高、成本投入大、數(shù)據(jù)質(zhì)量與時間同步實(shí)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(xùn)練。

有條件的模仿學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)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(shí)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(yīng)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(xué)習(xí)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(biāo)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(jī)；其次，基于相機(jī)內(nèi)參進(jìn)行去畸變，并記錄求解投影矩陣所需的關(guān)鍵參考值，例如AVM畫幅尺寸、參考點(diǎn)的相對坐標(biāo)、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(jī)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(yīng)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(wù)、設(shè)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(chǔ)網(wǎng)絡(luò)Resnet50，包括BEV網(wǎng)絡(luò)模型以及廣泛應(yīng)用于高階輔助駕駛領(lǐng)域的 Pointpillar網(wǎng)絡(luò)模型。 后摩智能創(chuàng)始人吳強(qiáng)也表示，從技術(shù)和產(chǎn)品需求匹配的角度來看，存算一體帶來的技術(shù)和產(chǎn)品的優(yōu)勢，和智能駕駛的關(guān)鍵需求是天然吻合的。