Teslaは今なにを目指しているのか？｜山本一成🚗TURING
Teslaは2021年8月19日にTesla AI Dayを銘打った大規模なプレゼンテーションをおこなった。自動運転というグランドチャレンジに対して、彼らはどういったビジョンを描いているのか、私が読み取れた範囲をみなさんと共有したい。 Vector Space Tesla AI チームが語る戦略は非常に野心的だ。 車周辺にある8台のカメラ画像から直接は物体認識や深度推定などの自動運転に必要なタスクを行わない。8台のカメラ画像を一度Vecotor Spaceという比較的低次元のベクトルに写像することを目指している。RegNet, BiFPN, Transformerなどここ数年で誕生した強力な新顔のNNを主体にこのVecotor Spaceは作成されている。 別々のカメラから車線予想をしてそれらを合成する(左下)より Vector Spaceから車線予想をしたほうが頑強でスムーズに(右下)
ディープラーニング技術を用いたエッジコンピュータによる高速な画像認識ソリューション | マシンビジョン大全｜FA（ファクトリーオートメーション）用途で活用する事例を紹介するウェブメディア | マシンビジョン大全｜FA（ファクトリーオートメーション）用途で活用する事例を紹介するウェブメディア
株式会社日立ソリューションズ・テクノロジー（旧：日立超LSIシステムズ）（以下、当社）は、独自のディープラーニング技術を用い、単眼カメラの入力画像から自動車、人物、白線などの物体を検出し、物体までの距離を測距する技術を開発した。これを用いた「画像認識ソリューション」を2018年6月より提供開始している。 安価な小型の組込み向けGPU（Graphics Processing Unit）モジュール（Jetson TM TX2）と単眼カメラを組み合せ、リアルタイムな物体検出および測距を実現し、高度な認識技術を必要とする人工知能型アプリケーション開発を支援していく。 開発の経緯 近年、人工知能による映像・画像の解析技術や、ディープラーニングによる人に近い視認性をもつ画像認識技術は、周辺環境の安全性把握や障害物検知などが必要とされる監視カメラ、自動運転やロボティクスなどの様々な分野で実用化されている
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Jetson Yolo USBカメラで物体を認識させる - Qiita
