Manoj C R – NVIDIA 技術博客 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog 閱讀開發者創建的最新技術信息、頭條新聞 和內容。 Thu, 28 Nov 2024 06:15:05 +0000 zh-CN hourly 1 196178272 聚焦：TCS 利用 NVIDIA 生成式 AI 將汽車軟件測試速度提高 2 倍 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/spotlight-tcs-increases-automotive-software-testing-speeds-by-2x-using-nvidia-generative-ai/ Fri, 22 Nov 2024 06:06:41 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=12145 Continued]]> 生成式 AI 正在改變汽車行業的各個方面，包括軟件開發、測試、用戶體驗、個性化和安全性。隨著汽車行業從機械驅動轉向軟件驅動，生成式 AI 正在釋放出無限的可能性。 Tata 咨詢服務（TCS） 專注于在汽車行業中利用生成式人工智能的兩大領域： 生成式 AI 是實現全自動駕駛汽車（AV）的關鍵，它可以增強基于 AI 的算法，從而做出更好的決策。它可以生成和合成各種可能性的數據集，從有限的實時數據到訓練和測試數據。這種技術對于實現車輛個性化和用戶體驗至關重要。它包括一系列功能，例如高級搜索功能、語言翻譯、車載個人助理以及直觀的視頻和音頻娛樂推薦。 軟件定義車輛（Software-Defined Vehicle，SDV）的目標是提供更高的靈活性和豐富的用戶體驗，使客戶能夠根據自己的便利性升級和更新車輛功能。這增加了車輛的復雜性，導致產生數百萬行代碼。

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]]> 12145 開發用于自動車輛感知的端到端自動標記管道 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/developing-an-end-to-end-auto-labeling-pipeline-for-autonomous-vehicle-perception/ Tue, 07 Mar 2023 04:27:46 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=6406 Continued]]> 精確標注的數據集對于基于相機的深度學習算法執行自動駕駛車輛感知至關重要。然而，手動標記數據是一個耗時且成本密集的過程。 我們開發了一個自動標記管道，作為基于 Tata Consultancy Services (TCS) 人工智能（ AI ）的自動駕駛汽車平臺的一部分。該管道使用 NVIDIA DGX A100 和 TCS 功能豐富的半自動標簽工具進行檢查和糾正。這篇文章介紹了標簽流水線的設計、 NVIDIA DGX A100 如何加速標簽，以及通過實施自動標簽流程實現的節約。 自動標記管道必須能夠從網絡存儲驅動器中下載的圖像中生成以下注釋： 我們為 2D 對象檢測、 3D 對象檢測和車道檢測任務設計并訓練了定制的深度神經網絡（ DNN ）。然而，當測試用于自動標記目的的檢測器輸出時，我們觀察到輕微的漏檢。這為執行標簽的人增加了更多的工作。此外，

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