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2. 时序 Transformer + 10–15 秒长期空间记忆(Temporal Persistence)V13 不再只看孤立快照。车辆一边前进,持续用连续多帧视频不断重建、校验三维空间:
真实三维物体,随着车靠近,轮廓、视差、遮挡关系会按物理规律变化;
2D 平面壁画:无论车辆怎么靠近,图案本身不会产生真实 3D 物体的视差变化,时序校验直接识别这是平面贴图幻觉。 (水城百事)
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【深圳无人驾驶汽车,第一次坐,又怂又新奇-哔哩哔哩】
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匿名
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10-05,20:19
(#1551031)
Reply
(水城百事)
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其实交通中不是防自己犯错,更多是预防别人犯错,无人驾驶和傻人犯错的对决,目前胜负难定
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匿名
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10-05,21:30
(#1551033)
Reply
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小冰心真是民推之光。当年那帮律师高高在上说要封杀她。
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匿名
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10-06,10:22
(#1551047)
Reply
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我还没有体验过自动驾驶
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匿名
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10-06,18:43
(#1551135)
Reply
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FSD 还行
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匿名
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10-07,17:40
(#1551237)
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FSD坚决不使用激光雷达,有报告称建筑工地墙上画了一幅大门的画像,它撞向“敞开大门”的壁画。
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匿名
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10-07,19:42
(#1551241)
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Mark Rober原版视频用的是基础 Autopilot(AP),不是FSD,Kyle Paul复现的 是HW3 Model Y:FSD v12.5.4.2,车辆没有识别出墙,FSD 规划路线直接指向画出来的门洞。同场测试里的 Cybertruck(HW4):FSD v13.2.8,能识别这面假墙、提前自动刹停,没有冲向壁画大。自从FSD更新到v14.XXX之后,此类问题再也没有被复现过
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匿名
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10-07,20:17
(#1551242)
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白天可以了,晚上呢?
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匿名
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10-07,20:24
(#1551243)
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HW3+V12.5.4.2:靠单帧 2D 图像里的透视、线条纹理猜深度,壁画刚好伪造了 “道路透视线索”,网络把平面画当成真实门洞;HW4+V13.2.8:高分辨率相机 + 更高精度体素占用网络 + 时序多帧立体匹配,能发现这只是贴在一堵实体墙面上的 2D 图案,不是真的可通行空间。
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匿名
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10-07,20:26
(#1551244)
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算法层面的升级才是最重要的部分。
1. Occupancy Network 3.0,体素分辨率提升 8 倍
不再只是识别 “车道、墙、车” 这类物体标签;它把空间切成大量细小 3D 立方体(voxel),预测每一个空间格子是不是被实体物质占用。
- 壁画区域:图像看着像门洞,但体素重建发现门洞图案后面依然是连续实心墙体;
- 模型看到:这个 “门洞” 只是画在障碍物表面的纹理,不是空间里挖空的通道。
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匿名
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10-07,20:29
(#1551245)
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- 2. 时序 Transformer + 10–15 秒长期空间记忆(Temporal Persistence)V13 不再只看孤立快照。车辆一边前进,持续用连续多帧视频不断重建、校验三维空间: 真实三维物体,随着车靠近,轮廓、视差、遮挡关系会按物理规律变化; 2D 平面壁画:无论车辆怎么靠近,图案本身不会产生真实 3D 物体的视差变化,时序校验直接识别这是平面贴图幻觉。 - 匿名 ; 10-07,20:30 (#1551246) Reply
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3. 训练目标变化:增加物理一致性约束。
V13 网络训练更强调空间物理合理性,不只是识别图片里像什么;会判断 “这个空间能不能穿透、是否存在实体阻挡”,而不是单纯依赖车道 / 道路语义特征。
所以即便画面画了逼真的路,只要体素重建判断前方是实心墙,就会判定不可通行,提前减速刹停。
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匿名
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10-07,20:30
(#1551247)
Reply
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本来使用lidar “time of fly"的简单问题被搞成这么复杂,可靠性还难以验证,检测时间也拉长,难道不是舍本求末吗?为了省几块钱。
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匿名
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10-07,21:07
(#1551248)
Reply
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更致命的是,特斯拉采用盲训练方法,上亿的参数不知道物理意义是什么,出一次事故找不到需要调整哪些参数,不知道怎样避免同类事故,在重新大量盲训练。
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匿名
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10-07,21:11
(#1551249)
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