算法工具链
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深度剖析多任务模型 QAT 策略
为了节省端侧计算资源以及简化部署工作，目前智驾方案中多采用动静态任务融合网络，地平线也释放了 Lidar-Camera 融合多任务 BEVFusion 参考算法。
Transformer 模型在 征程 6 平台上的高效支持
相对于传统 CNN 模型来说，Transformer 模型的最大的一个特点就是灵活性。这个灵活性主要体现在模型中穿插大量的数据重排操作，即 Reshape 和 Transpose。
智能驾驶中的感知模块介绍
在自动驾驶系统中，感知技术是核心基础之一。感知技术为车辆提供环境信息，使其能够实现对周围环境的理解、分析与决策，从而保证安全性和高效性。通常大家对感知的介绍停留在“眼睛”的作用，但这样的解释太宽泛了例如感知到底是什么？由哪些模块组成？
征程 6 相比征程 5 对算子支持扩展的具体案例讲解
本文就以双目深度估计中比较经典的 CGI 算法为例，进行征程 5 和征程 6 算法工具链的编译部署对比。
