特斯拉无人驾驶解读
来源于Tesla AI Day
Tesla无人驾驶算法的核心任务就是如何理解我们所看到的一切呢？也就是说，不使用高端的设备，比如激光雷达，仅仅使用摄像头就能够将任务做得很好。Tesla使用环绕型的8个摄像头获得输入。
第一步是特征提取模块Backbone，无论什么任务都离不开特征提取，8个摄像头获取的图片数据均经过Backbone进行特征提取
在自动驾驶过程中有一个问题，离得近的物体比较大，离得远的物体比较小，为了解决这个问题，可以采用FPN的思想，获得多尺度的特征。在这里，他使用的是EfficientDet的BiFPN。
在整体架构上，首先经过Backbone(这里使用的RegNet)和BiFPN获得多尺度的特征。然后连接不同的下游任务，比如目标检测、车道线检测等。所有的下游任务均共享一套特征。这有三个好处，第一，共享特征可以保证特征提取得更加的高效。第二，共享特征能够对下游任务进行拓展，相当于下游任务之间各自为
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