作者查詢 / OBTea
作者 OBTea 在 PTT [ car ] 看板的留言(推文), 共119則
限定看板:car
看板排序:
5F推: NCAP 主要是評估撞擊對乘客的傷害影響,只要符合標準,潰縮12/31 10:18
6F→: 多少反而不是NCAP 在意的12/31 10:18
91F推: 很有些車廠 Latin NCAP 會爛不是因為Latin NCAP 嚴,是給拉12/29 13:04
92F→: 丁美洲的車爛12/29 13:04
9F→: 我在美國大概一天才看到一起貼車,在台灣10分鐘見好幾起,12/05 12:49
10F→: 開車的舒適度差太多了12/05 12:49
25F推: 我牛頭牌7年車,錶速115,GPS110,差距應該是沒那麼大12/05 12:46
120F推: 我也響應,要撕就撕06/14 11:30
92F推: 美國高速公路的路可以爛到不可思議06/09 07:42
93F→: 在美國郊區可能很少有人過馬路,連老人都開車代步06/09 07:43
6F推: 視覺+光學整合是在自然界中很少見的,整合進AI 就是加成本03/19 13:05
7F→: 沒錯03/19 13:05
8F→: 修正:視覺+光達03/19 13:06
222F推: LiDar 的判斷會增加false alarm 拖累效能,其實也是省成本03/19 12:39
223F→: 的一環03/19 12:39
224F→: 今天這個實驗就是業界內部訓練舉出視覺判斷盲點的經典例子03/19 12:40
225F→: ,7-8年前就有的東西03/19 12:40
239F推: 視覺+光學整合是在自然界中很少見的,整合進AI 就是加成本03/19 13:05
240F→: 沒錯03/19 13:05
241F→: 修正:視覺+光達03/19 13:06
242F推: 特斯拉應該不是沒想過,一來這會拖慢自動駕駛開發速度,二03/19 13:12
243F→: 來這情況在現實發生的機率大概一輩子都不會遇到,三來正常03/19 13:12
244F→: 人類視覺判斷就可以99%時間避免是故,更何況AI是集人勒視覺03/19 13:12
245F→: 能力大成03/19 13:12
256F推: 資訊自然越多越好,是現在AI模型,演算法或是算力的限制才03/19 13:20
257F→: 顯得純視覺是目前最佳解03/19 13:20
258F→: AI也是要GPU和記憶體到位才顯得有效益03/19 13:21
268F推: 特斯拉自動駕駛的確很早就走純視覺03/19 13:24
269F→: 2017-2018大概就確立方向03/19 13:25
286F推: 很早的時候,低成本自動駕駛解決方案很多就走純視覺,中國03/19 13:33
287F→: 也一堆在搞,所以自駕才會追得那麼快03/19 13:33
288F→: 就演算法跟不上資訊量才顯得純視覺是目前最佳,這有什麼好03/19 13:35
289F→: 跳針的...03/19 13:35
121F推: 誤導的言論本來大部分都沒有罪,法律不是用道德最高標準來12/25 09:20
122F→: 看12/25 09:21
12F→: 就算道路規劃好的路段還是一堆人知法犯法05/08 23:39
21F→: 苗栗中央路有獲得中央補助改善的路段05/08 23:42
25F→: 這個版的版友看見閃紅燈會停車再開的可能一半都沒05/08 23:44
32F→: 印象中S型倒退壓線不會扣到直接下車,前進才會05/09 00:02
34F→: 現在考道路駕駛哪一個遇到行人不敢讓?但是拿到駕照05/09 00:03
35F→: 後確實讓的就變少,多罰一點效用可能好一點05/09 00:04
36F→: 台一線改良路段有做行穿線退縮,汽車過彎油門照踩不05/09 00:06
37F→: 誤05/09 00:07