宝马集团自动驾驶研发中心成立于2017年,位于德国慕尼黑下施莱斯海姆(Unterschleißheim),拥有约1400名雇员(含合作伙伴),涵盖传感器处理、数据分析、机器学习、驾驶策略、硬件架构等领域的合作伙伴。
目前该研究中心有有81个课题组,30位博士。宝马自动驾驶研究车队有85辆车,每车每小时采集2T的数据。
1,自动驾驶深度学习应用设计流程
2,精细化的自动驾驶车辆表示
3,精细化自动驾驶车辆表示——目标
4,半自动标记流程
5,全卷积神经网络(FCN)模型探索
6,FCN模型探索——VKITTY和Cityscapes数据集
7,自动驾驶可行驶区域自监督学习
8,为什么需要地面检测
9,自动标记流程
10,卷积神经网络(CNN)模型探索
11,自动驾驶CNN优化技术
12,CNN优化设计流程
13,资源感知多准则优化
14,为什么需要资源感知多准则优化
15,资源感知多准则优化方法——剪枝
16,资源感知多准则优化方法——量化
17,内存和性能基准
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原文标题:宝马如何借助深度学习开发ADAS和自动驾驶
文章出处:【微信号:zuosiqiche,微信公众号:佐思汽车研究】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。
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