NVIDIA今日宣布，在NVIDIA GPU Cloud (NGC)容器注冊上，向交通運輸行業(yè)開源NVIDIA DRIVE?自動駕駛汽車開發(fā)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

NVIDIA DRIVE已成為自動駕駛汽車開發(fā)的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，并且被汽車制造商、卡車制造商、自動駕駛出租車公司、軟件公司和大學(xué)所廣泛采用。如今，NVIDIA向自動駕駛汽車開發(fā)者開源其預(yù)訓(xùn)練AI模型和訓(xùn)練代碼。通過一套NVIDIA AI工具，NVIDIA生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)的開發(fā)者們可以自由擴展和自定義模型，從而提高其自動駕駛系統(tǒng)的穩(wěn)健性與能力。

NVIDIA創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛表示：“AI自動駕駛汽車是軟件定義的汽車，它必須基于大量數(shù)據(jù)集才能在全球范圍行駛。我們向自動駕駛汽車開發(fā)者開源我們的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并為他們提供先進學(xué)習(xí)工具，使他們能夠根據(jù)不同的數(shù)據(jù)集對這些網(wǎng)絡(luò)進行優(yōu)化。通過這一方式，我們正在實現(xiàn)跨企業(yè)和國家/地區(qū)的共享學(xué)習(xí)，并保護數(shù)據(jù)所有權(quán)和隱私，最終加快全球自動駕駛汽車的落地?！?/p>

AI對于安全的自動駕駛汽車開發(fā)來說至關(guān)重要，它能夠讓其感知周圍環(huán)境并做出實時反應(yīng)，從而實現(xiàn)智能行駛。其核心是由數(shù)十個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成的，它們可以處理冗余和不同任務(wù)，以確保精確的感知、定位和路徑規(guī)劃。

HIS Markit人工智能高級研究總監(jiān) Luca De Ambroggi表示：“NVIDIA為交通運輸行業(yè)開發(fā)最深入廣泛的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和AI工具，并且是這一領(lǐng)域的全球領(lǐng)導(dǎo)者。為開發(fā)者們提供這些算法，以及用于自定義這些算法的工具和工作流程基礎(chǔ)架構(gòu)，將助力安全的自動駕駛交通運輸解決方案落地?！?/p>

NVIDIA多年深耕于開發(fā)和訓(xùn)練可在NVIDIA DRIVE AGX?平臺上運行的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它們能夠?qū)⒃紓鞲衅鲾?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成對世界的深度理解。這些深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)交通信號燈和交通標(biāo)識檢測、目標(biāo)檢測（車輛、行人、自行車）、路徑感知以及車載眼球追蹤和手勢識別等任務(wù)。

用于AI開發(fā)的先進學(xué)習(xí)工具

除了開源深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之外，NVIDIA還發(fā)布了一套先進工具，使開發(fā)者可以使用自己的數(shù)據(jù)集和目標(biāo)特征集自定義并增強NVIDIA的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這套工具使用主動學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)來訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

• 主動學(xué)習(xí)借助AI而不是人工管理實現(xiàn)自動數(shù)據(jù)選擇，進而提高模型精度，降低數(shù)據(jù)采集成本。

• 聯(lián)邦學(xué)習(xí)使企業(yè)能夠與其他企業(yè)一起使用分布在不同國家的多個數(shù)據(jù)集，同時保護數(shù)據(jù)隱私和企業(yè)的知識產(chǎn)權(quán)。

• 借助NVIDIA在自動駕駛汽車開發(fā)領(lǐng)域的大力投入，遷移學(xué)習(xí)使NVIDIA DRIVE客戶能夠加快開發(fā)其感知軟件，然后基于他們自己的應(yīng)用和目標(biāo)能力進一步開發(fā)這些網(wǎng)絡(luò)。

通過在NGC上開源AI模型和推出先進訓(xùn)練工具，NVIDIA強化了其端對端自動駕駛汽車的開發(fā)和部署平臺。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的NVIDIA向交通运输行业开源其自动驾驶汽车深度神经网络的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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