
最新 从人脑和蛙眼得到的启示 自动驾驶 的革新 感知 (人从蛙眼身上得到了什么启示)
需要处理的图像像素过多与芯片算力不足的矛盾,已经成为了当前制约自动驾驶发展的瓶颈之一,为了解决上述问题,事件相机与脉冲神经网络的结合或许会是一个可行的解决方案,卷积神经网络是目前图像目标检测算法的重要手段,以ResNet,152为例,一个152层的卷积神经网络,处理一张224*224大小的图像所需的计算量大约是226亿次,如果这个网络...。
需要处理的图像像素过多与芯片算力不足的矛盾,已经成为了当前制约自动驾驶发展的瓶颈之一,为了解决上述问题,事件相机与脉冲神经网络的结合或许会是一个可行的解决方案,卷积神经网络是目前图像目标检测算法的重要手段,以ResNet,152为例,一个152层的卷积神经网络,处理一张224*224大小的图像所需的计算量大约是226亿次,如果这个网络...。
智能手机间的竞争已经变成了拍摄能力的竞争,主要体现在两个方面,一是摄像头数量叠加,手机厂商自研图像处理芯片,甚至同传统镜头厂商合作;二是CMOS图像传感器,CIS,的市场增长,据YoleDéveloppement报告显示,2020年CIS应用领域手机占比高到68%,CMOS图像传感器相当于机器的眼睛,将光信号转变为数字信号,供机器,观...。