近日,汽车技术领域的两家领军企业LeddarTech和Immervision宣布达成合作,共同推动高级驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶(AD)感知模型训练的发展。
LeddarTech,作为汽车软件行业的创新者,凭借其开创性的LeddarVision™技术,为ADAS和AD应用提供了基于人工智能的低级传感器融合和感知软件解决方案。而Immervision,作为先进视觉系统的领导者,专注于光学、图像处理和传感器融合技术的融合。
此次合作旨在通过双方的技术优势和专业知识,简化感知模型的训练过程,使其更加快速、高效且成本效益显著。双方将共同研发新的解决方案,减少数据密集度,提升模型训练的效率和质量,从而推动ADAS和AD技术的进一步发展。
声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。
举报投诉
-
人工智能
+关注
关注
1781文章
44964浏览量
232386 -
自动驾驶
+关注
关注
776文章
13243浏览量
164124
发布评论请先 登录
相关推荐
摩尔线程和滴普科技完成大模型训练与推理适配
近日,摩尔线程与滴普科技宣布了一项重要合作成果。摩尔线程的夸娥(KUAE)千卡智算集群与滴普科技的企业大模型Deepexi已完成训练及推理适配,共同实现了700亿参数LLaMA2大语言模型
LeddarTech 和 Immervision 联合宣布 合作加速 ADAS 和 AD 感知模型训练
宣布了一项合作,旨在简化感知模型训练过程,使其更快、更具成本效益并减少数据密集度。LeddarTech 是一家汽车软件公司,为高级驾驶辅助系
![<b class='flag-5'>LeddarTech</b> 和 <b class='flag-5'>Immervision</b> 联合宣布 <b class='flag-5'>合作</b><b class='flag-5'>加速</b> <b class='flag-5'>ADAS</b> 和 AD <b class='flag-5'>感知</b><b class='flag-5'>模型</b><b class='flag-5'>训练</b>](https://file1.elecfans.com//web2/M00/E3/27/wKgZomY8OueAJF-cAAAgGq2QhgQ740.jpg)
【大语言模型:原理与工程实践】大语言模型的预训练
大语言模型的核心特点在于其庞大的参数量,这赋予了模型强大的学习容量,使其无需依赖微调即可适应各种下游任务,而更倾向于培养通用的处理能力。然而,随着学习容量的增加,对预训练数据的需求也相应
发表于 05-07 17:10
如何提高自动驾驶汽车感知模型的训练效率和GPU利用率
由于采用了多摄像头输入和深度卷积骨干网络,用于训练自动驾驶感知模型的 GPU 内存占用很大。当前减少内存占用的方法往往会导致额外的计算开销或工作负载的失衡。
![如何提高自动驾驶汽车<b class='flag-5'>感知</b><b class='flag-5'>模型</b>的<b class='flag-5'>训练</b>效率和GPU利用率](https://file1.elecfans.com/web2/M00/DF/2C/wKgaomYu9GmAAVsGAAAujVSqbtM462.png)
黑芝麻智能与LeddarTech达成战略合作以提供高性价比ADAS解决方案
CES 2024期间,黑芝麻智能与LeddarTech宣布达成合作,将共同为中国及全球汽车制造商与Tier 1厂商提供兼具高性能和成本效益的ADAS解决方案,为全球自动驾驶行业带来切实
商汤科技与库醇科技达成合作 为垂域大模型构建高质量大规模的领域微调数据
数字化转型,为垂域大模型构建高质量大规模的领域微调数据。 本次合作将基于商汤通用大模型进行二次开发,给模型注入领域知识, 训练一个专门根
![商汤科技与库醇科技<b class='flag-5'>达成</b><b class='flag-5'>合作</b> 为垂域大<b class='flag-5'>模型</b>构建高质量大规模的领域微调数据](https://file1.elecfans.com/web2/M00/BC/BA/wKgaomWd95iAK1M8AAAXFUr3E8Q935.jpg)
LeddarTech将展出其备受赞誉的LeddarVision ADAS产品和技术
LeddarTech®,(纳斯达克股票代码:LDTC)是一家自动化软件公司,主要为 ADAS、AD 和泊车应用提供基于人工智能的低层传感器融合和感知软件专利技术。其激动地宣布,将参加2024 年消费
LeddarTech 发布 LeddarVision Parking 融合与感知软件堆栈
LeddarTech 发布专为高级 ADAS L2/L2+ 级自动泊车和泊车辅助应用设计的 LeddarVision Parking 融合与感知软件堆栈 魁北克市2023年12月21
![<b class='flag-5'>LeddarTech</b> 发布 LeddarVision Parking 融合与<b class='flag-5'>感知</b>软件堆栈](https://file1.elecfans.com//web2/M00/B8/75/wKgZomWEtYiAJWyqAAAgE9xeWrc313.jpg)
全球感知体验领导者瑞声科技与UltraSense达成战略合作
12月15日,全球感知体验领导者瑞声科技(AAC)与触摸感应方案提供商UltraSense Systems(以下称UltraSense)宣布建立战略合作伙伴关系。 为了更好满足消费者对极简化触摸界面
如何让网络模型加速训练
的博文,对 Pytorch的AMP ( autocast与Gradscaler 进行对比) 自动混合精度对模型训练加速 。 注意Pytorch1.6+,已经内置torch.cuda.amp,因此便不需要加载
![如何让网络<b class='flag-5'>模型</b><b class='flag-5'>加速</b><b class='flag-5'>训练</b>](https://file1.elecfans.com/web2/M00/AE/0C/wKgZomVEVAqAWNAdAAB9W1FEcnU952.jpg)
类GPT模型训练提速26.5%,清华朱军等人用INT4算法加速神经网络训练
我们知道,将激活、权重和梯度量化为 4-bit 对于加速神经网络训练非常有价值。但现有的 4-bit 训练方法需要自定义数字格式,而当代硬件不支持这些格式。在本文中,清华朱军等人提出了一种
![类GPT<b class='flag-5'>模型</b><b class='flag-5'>训练</b>提速26.5%,清华朱军等人用INT4算法<b class='flag-5'>加速</b>神经网络<b class='flag-5'>训练</b>](https://file1.elecfans.com/web2/M00/90/5C/wKgaomTYg5OAE1-5AAAS6rhnKCA839.png)
评论