地平線感知算法——比Mobileye更開放的視覺感知解決方案
開放的感知中間結(jié)果助力國內(nèi)的ADAS功能不斷進(jìn)化
目前,對(duì)于感知算法API,行業(yè)內(nèi)還是較為封閉的。很多功能較難落地(比如信息娛樂域關(guān)于ADAS功能的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)顯示功能),部分原因是由于感知算法只提供給智能前視攝像頭模塊內(nèi)部使用,不愿提供給其他子系統(tǒng)使用導(dǎo)致的。而地平線感知中間結(jié)果可以做到全開放。且由于地平線算法的低級(jí)語義非常豐富,全開放的感知中間結(jié)果能夠支持客戶在應(yīng)用層開發(fā)更加復(fù)雜的功能。
截止目前,地平線算法可以支持10類動(dòng)態(tài)目標(biāo)和53類靜態(tài)目標(biāo)。其中動(dòng)態(tài)目標(biāo)包括:成年人、兒童、騎行者等3類行人,以及轎車、SUV、面包車、卡車、客車、摩托車以及老年代步車7類;而靜態(tài)目標(biāo)則包括8類車道線、2類紅綠燈以及43類交通標(biāo)識(shí)。比Mobileye更豐富的感知信息,給客戶實(shí)現(xiàn)差異化功能提供了堅(jiān)實(shí)的感知基礎(chǔ)。
圖1 地平線算法所提供的豐富感知信息
開放而全面的工具鏈,踐行“深度賦能”理念
為了增加視覺算法迭代的敏捷性,能夠更好地支持國內(nèi)各種極端的感知場(chǎng)景,地平線推出了AI芯片工具鏈Horizon OpenExplorer(地平線“天工開物”),包括數(shù)據(jù)、訓(xùn)練和設(shè)備部署工具,例如模型訓(xùn)練工具、檢查驗(yàn)證工具、編譯器、模擬器、嵌入式開發(fā)包等(圖9),形成閉環(huán)。數(shù)據(jù)產(chǎn)生模型,模型可以被部署到設(shè)備上運(yùn)行,運(yùn)行過程中又可以指導(dǎo)模型的調(diào)優(yōu),甚至收集新的數(shù)據(jù)。這樣的一種自我進(jìn)化的開發(fā)模式,可以提升開發(fā)速度,降低開發(fā)門檻,保證開發(fā)質(zhì)量;谶@種模式可以減少約30%的開發(fā)人力,節(jié)省50%的開發(fā)時(shí)間,更重要的是,因?yàn)殚_發(fā)門檻被降低了,開發(fā)者的規(guī)模甚至可以擴(kuò)大一個(gè)數(shù)量級(jí)。
地平線會(huì)持續(xù)對(duì)開發(fā)工具進(jìn)行升級(jí),為客戶提供半自動(dòng)化的處理流程。主要包括:數(shù)據(jù)工具與模型,模型與端上設(shè)備之間的閉環(huán)迭代;豐富的模型/系統(tǒng)參考原型,簡(jiǎn)潔易用直觀方便的交互手段;標(biāo)準(zhǔn)化開發(fā)流程,加上持續(xù)的測(cè)試,集成,部署機(jī)制。
圖9 地平線“天工開物”芯片工具鏈
更具體地將,地平線的模型訓(xùn)練工具能夠支持TensorFlow等主流的深度學(xué)習(xí)框架,幫助用戶自己訓(xùn)練模型;編譯器支持將開源訓(xùn)練框架模型格式轉(zhuǎn)換為芯片上的二進(jìn)制格式;嵌入式開發(fā)包則能夠支持客戶調(diào)用算法庫開發(fā)自己的應(yīng)用,讓客戶自己在芯片商快速部署應(yīng)用。整個(gè)工具鏈包能夠覆蓋完整的開發(fā)鏈路(圖10)。而經(jīng)過地平線編譯器的優(yōu)化,能夠極大緩解算法的訪存瓶頸,提高芯片的計(jì)算效率(圖11)。
圖10 基于“天工開物”工具鏈的開發(fā)流程
圖11 經(jīng)過地平線編譯器自動(dòng)優(yōu)化的算法,性能提升巨大
近來,地平線與韓國SK電訊公司合作開發(fā)了動(dòng)態(tài)眾包高精地圖解決方案。SK利用地平線的工具鏈,開發(fā)了韓國道路的視覺感知算法,證明了工具鏈的易用性和可靠性。
簡(jiǎn)言之,地平線的開放是從提供系統(tǒng)參考解決方案,到全面開放感知結(jié)果,再到工具鏈的全棧解決方案的深層次、多維度的全面開放,充分賦能汽車行業(yè)的智能化發(fā)展。如果客戶主張效率最大化的分工合作理念,地平線就提供軟硬件一體芯片方案;如果客戶青睞能力最大化,希望使用自己的算法,地平線就為客戶提供純芯片和整套工具鏈,幫助客戶實(shí)現(xiàn)足夠深入的開發(fā)自由度,踐行“深度賦能”的長(zhǎng)期承諾。
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