特斯拉FSD beta 來比眼力有沒有比AI好 - 特斯拉
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By Selena
at 2021-04-09T22:29
at 2021-04-09T22:29
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※ 引述《ewings (火星人當研究生)》之銘言:
: ※ 引述《ykjiang (York)》之銘言:
: : OK, 以雷達波的特性,的確如你說的,可以一個雷達波出去,同時有多組天線接收
: : 這部分跟光達有差異。
: 笑死,光達輸出的資料從來就是三維的,只有一維的叫雷射測距儀。
: 如果是更早之前還在用LADAR為名的時代,還有更多是利用全像原理,用相位差生成三維資料的技術。
: 對系統來說,不過感測器是用甚麼原理,輸出的資料格式如果是三維的,那就是三維,
: 有差別的只是更新率而已。
: 而光達輸出的一直都是三維資料,即使是平面光達,也是三維資料降維。
我沒說光達最後的輸出資料不是三維,我只是說初代的光達是用一維的雷射測距,經巧
妙設計後得到三維的資料
: : 你講的應該是 Rolling Shutter 造成的果凍效應,
: : CMOS 會採取 Rolling Shutter 有很多因素,例如為了功耗、快門速度、共用元件等
: : CMOS 後來也有 Global Shutter 的設計
: : Rolling Shutter 是同時一排 cell 曝光(不算逐個 cell,硬要挑的話)
: : Global Shutter 是全部的 cell 一起曝光
: : 至於 CCD 是採用 Global Shutter 的設計
: : 你說的為了輸出 NTSC/PAL 逐個 cell 掃描,是發生在後段處理上
: 笑死,再掰嘛
: 特斯拉用的就是CMOS影像感測器,照你的講法,那也是一維的。
: 現在不管是哪種攝影機,都是輸出序列訊號,不管是用rolling還是globe shutter,
: 都是一個一個cell的資料丟到暫存器,再以一維資料格式(NTSC)輸出
這部分也是,我一開始表達的也是 camera 的感測元件一開始就是二維的 cell 陣列
一個 cell 一個 cell 讀是你要抬槓,才提出來的,然後你還提了果凍效應佐證。
另外,camera 一般內部有 buffer 儲存完整的 2D data
輸出時才用你說的 NTSC 序列輸出,NTSC 基本上是舊時 TV 格式,高解析度的 camera
不用這種輸出格式了。而且 NTSC 還有奇偶交錯的問題,在處理上容易碰到另一種跟果
凍效應有點類似的問題,不過這也扯遠了。
其餘的輸出格式還有很多,也是各種取捨,不再贅述。
: : 1__2_.5e834778af184.png
: : 80m鏡頭,我是敲「側」前方的兩個前向鏡頭,不是敲(正)前向鏡頭
: : 而且這已經不是重點了,
: : 如之前推文說的,特斯拉 3D 視覺,主要是靠正前方那三個鏡頭
: : 基本上沒側前方那兩個鏡頭的事了
: 別搞笑了
: 特斯拉的三個鏡頭焦距相差那麼多,說能構成視覺深度,是你在幻想吧
: iphone手機上面有兩到三顆鏡頭,但是還不是乖乖的上Lidar?
: 不同焦段的鏡頭,物體的影像在鏡頭內的像素差距非常大,光是判斷是不是同一個物體都要消耗不少演算力了,
: 還妄想能構成深度視覺?
: 更別提特斯拉用的還是非常悲劇的1.2M像素鏡頭。如果像NIO用的是8M的,還勉強有點機會構成2.5D
: 如果兩個焦段差那麼多的鏡頭就能構成深度視覺,你都可以去apple總部前面嗆他們白癡才要額外用Lidar了。
我不確定你說的 2.5D 多出的那 0.5D 指的是什麼
不過前面推文中也有人給連結了,證明一個攝像頭就能測得深度,多個攝像頭更準確。
因為車子行進間可以拍很多個對同一物體不同距離下的 frame
至於特斯拉是怎麼辦到的細節部分,我不知道,唯一確定的要耗費很多算力,
連結如下:
《Autopilot》AK談論AP開發細節 (2020/02)
https://www.mobile01.com/topicdetail.php?f=741&t=6137451
《Autopilot》FSD初探25-遮住鏡頭還能在路口轉彎嗎?
https://www.mobile01.com/topicdetail.php?f=741&t=6246238
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: ※ 引述《ykjiang (York)》之銘言:
: : OK, 以雷達波的特性,的確如你說的,可以一個雷達波出去,同時有多組天線接收
: : 這部分跟光達有差異。
: 笑死,光達輸出的資料從來就是三維的,只有一維的叫雷射測距儀。
: 如果是更早之前還在用LADAR為名的時代,還有更多是利用全像原理,用相位差生成三維資料的技術。
: 對系統來說,不過感測器是用甚麼原理,輸出的資料格式如果是三維的,那就是三維,
: 有差別的只是更新率而已。
: 而光達輸出的一直都是三維資料,即使是平面光達,也是三維資料降維。
我沒說光達最後的輸出資料不是三維,我只是說初代的光達是用一維的雷射測距,經巧
妙設計後得到三維的資料
: : 你講的應該是 Rolling Shutter 造成的果凍效應,
: : CMOS 會採取 Rolling Shutter 有很多因素,例如為了功耗、快門速度、共用元件等
: : CMOS 後來也有 Global Shutter 的設計
: : Rolling Shutter 是同時一排 cell 曝光(不算逐個 cell,硬要挑的話)
: : Global Shutter 是全部的 cell 一起曝光
: : 至於 CCD 是採用 Global Shutter 的設計
: : 你說的為了輸出 NTSC/PAL 逐個 cell 掃描,是發生在後段處理上
: 笑死,再掰嘛
: 特斯拉用的就是CMOS影像感測器,照你的講法,那也是一維的。
: 現在不管是哪種攝影機,都是輸出序列訊號,不管是用rolling還是globe shutter,
: 都是一個一個cell的資料丟到暫存器,再以一維資料格式(NTSC)輸出
這部分也是,我一開始表達的也是 camera 的感測元件一開始就是二維的 cell 陣列
一個 cell 一個 cell 讀是你要抬槓,才提出來的,然後你還提了果凍效應佐證。
另外,camera 一般內部有 buffer 儲存完整的 2D data
輸出時才用你說的 NTSC 序列輸出,NTSC 基本上是舊時 TV 格式,高解析度的 camera
不用這種輸出格式了。而且 NTSC 還有奇偶交錯的問題,在處理上容易碰到另一種跟果
凍效應有點類似的問題,不過這也扯遠了。
其餘的輸出格式還有很多,也是各種取捨,不再贅述。
: : 1__2_.5e834778af184.png
: : 80m鏡頭,我是敲「側」前方的兩個前向鏡頭,不是敲(正)前向鏡頭
: : 而且這已經不是重點了,
: : 如之前推文說的,特斯拉 3D 視覺,主要是靠正前方那三個鏡頭
: : 基本上沒側前方那兩個鏡頭的事了
: 別搞笑了
: 特斯拉的三個鏡頭焦距相差那麼多,說能構成視覺深度,是你在幻想吧
: iphone手機上面有兩到三顆鏡頭,但是還不是乖乖的上Lidar?
: 不同焦段的鏡頭,物體的影像在鏡頭內的像素差距非常大,光是判斷是不是同一個物體都要消耗不少演算力了,
: 還妄想能構成深度視覺?
: 更別提特斯拉用的還是非常悲劇的1.2M像素鏡頭。如果像NIO用的是8M的,還勉強有點機會構成2.5D
: 如果兩個焦段差那麼多的鏡頭就能構成深度視覺,你都可以去apple總部前面嗆他們白癡才要額外用Lidar了。
我不確定你說的 2.5D 多出的那 0.5D 指的是什麼
不過前面推文中也有人給連結了,證明一個攝像頭就能測得深度,多個攝像頭更準確。
因為車子行進間可以拍很多個對同一物體不同距離下的 frame
至於特斯拉是怎麼辦到的細節部分,我不知道,唯一確定的要耗費很多算力,
連結如下:
《Autopilot》AK談論AP開發細節 (2020/02)
https://www.mobile01.com/topicdetail.php?f=741&t=6137451
《Autopilot》FSD初探25-遮住鏡頭還能在路口轉彎嗎?
https://www.mobile01.com/topicdetail.php?f=741&t=6246238
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By Lydia
at 2021-04-10T00:01
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By Harry
at 2021-04-13T12:59
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By Lily
at 2021-04-14T18:36
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By Gary
at 2021-04-15T12:22
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
By Ethan
at 2021-04-19T11:37
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By Ingrid
at 2021-04-19T13:49
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By Daniel
at 2021-04-20T13:06
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By Genevieve
at 2021-04-25T12:44
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By Lily
at 2021-04-29T13:13
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By Mary
at 2021-05-02T02:54
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By Emma
at 2021-05-02T04:22
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By Oscar
at 2021-05-04T23:03
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By Olivia
at 2021-05-06T20:21
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By Olga
at 2021-04-09T20:41
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特斯拉FSD beta 來比眼力有沒有比AI好
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By Edwina
at 2021-04-09T12:10
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By Skylar DavisLinda
at 2021-04-09T11:16
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By Olive
at 2021-04-09T10:18
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By Liam
at 2021-04-09T09:26
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