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3.1、編碼器-解碼器設(shè)計(jì)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(jì)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））。

圖像和 BeV 解碼器具有類似于 StyleGAN的架構(gòu)。預(yù)測從學(xué)習(xí)的常數(shù)張量開始，并逐漸上采樣到最終分辨率。在每個決議中，潛在狀態(tài)通過自適應(yīng)實(shí)例歸一化注入到網(wǎng)絡(luò)中。且允許潛在狀態(tài)以不同的分辨率調(diào)制預(yù)測。 為了以傳統(tǒng)的動力學(xué)模型為基礎(chǔ)進(jìn)行有效地泛化學(xué)習(xí)，需要設(shè)計(jì)相應(yīng)的觀察編碼器。 整個模型狀態(tài)應(yīng)該是緊湊的和低維的。

6.自編碼器（Autoencoder）：利用一個編碼器將輸入數(shù)據(jù)壓縮為潛在表示，再使用一個解碼器將其還原為原始數(shù)據(jù)，可以用于特征提取、降噪和圖像增強(qiáng)等領(lǐng)域。

此外特斯拉還嘗試了一種新的時序信息融合方法——Spatial RNN，可以省略BEV層的位置編碼，直接將視覺特征喂給RNN網(wǎng)絡(luò)，通過隱藏層保留多個時刻的狀態(tài)編碼，指導(dǎo)應(yīng)對當(dāng)前環(huán)境需要選取哪些記憶片段使用。短時記憶層無疑增加了特斯拉感知網(wǎng)絡(luò)的魯棒性，針對惡劣天氣、突發(fā)事件、遮擋場景等，都能保持良好的感知能力。

兩階段訓(xùn)練流程圖工具鏈配備雙渲染后端：光柵化后端用于相機(jī)仿真，光線追蹤后端支持 LiDAR 掃描模式仿真，通過 BEV 分塊訓(xùn)練消除大場景邊界偽影，可支持 ≥100,000 m2 的場景規(guī)模。

https://developer.chrome.com/blog/av1/OBS Studio 29.1 經(jīng)歷5個測試版后今天正式發(fā)布，它具有AV1和HEVC RTMP流支持現(xiàn)在，所有主要廠商都廣泛支持GPU加速的AV1視頻編碼，基于CPU的AV1編碼也在不斷提高性能，OBS Studio 29.1增加了支持，能夠通過RTMP將AV1和HEVC流傳到Y(jié)ouTube。

但是這個加權(quán)組合的過程通過Self-Attention和空間編碼來自動的實(shí)現(xiàn)，不需要手工設(shè)計(jì)，完全根據(jù)需要完成的任務(wù)來進(jìn)行端對端的學(xué)習(xí)。 其次，在量產(chǎn)應(yīng)用中，每一輛車上攝像頭的標(biāo)定信息都不盡相同，導(dǎo)致輸入數(shù)據(jù)與預(yù)訓(xùn)練的模型不一致。因此這些標(biāo)定信息需要作為額外的輸入提供給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。簡單的做法可以將每個攝像頭的標(biāo)定信息拼接起來，通過MLP編碼后再輸入給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

同時，通過局部空間編碼和基于注意力機(jī)制的池化，對局部特征提取進(jìn)行優(yōu)化。在SemanticKITTI（點(diǎn)云數(shù)量約10萬/幀）的測試上，RandLA-Net的速度是PointNet++的50倍，達(dá)到22FPS。語義分割的準(zhǔn)確性方面也比PointNet++提升了一倍多（mIoU指標(biāo)：53.9% vs. 20.1% ）。