Beating मॉनिटरिंग के अनुसार, Xiaomi ऑटो ने Xiaomi EV World Model सहायक ड्राइविंग वर्ल्ड मॉडल का नया फ्रेमवर्क लॉन्च किया है, जिसमें पहली बार 3D पुनर्निर्माण और वीडियो जनरेशन मॉड्यूल का गहन समाकलन किया गया है। ऑटोनॉमस ड्राइविंग सिमुलेशन में, पारंपरिक तकनीकें अक्सर पुनर्निर्माण और जनरेशन को अलग-अलग मानती हैं। पुनर्निर्माण मॉड्यूल स्थिति को पुनः बना सकता है लेकिन परिवर्तन का भविष्यवाणी नहीं कर सकता, जबकि जनरेशन मॉड्यूल भविष्य की भविष्यवाणी कर सकता है लेकिन लंबे समय के लिए विकृति और विचलन होने की संभावना होती है। टीम ने JointWM आर्किटेक्चर प्रस्तुत किया है, जो 3D ज्यामिति संरचना को स्थिति के लिए भौतिक हड्डी के रूप में उपयोग करता है, और फिर जनरेशन मॉड्यूल के माध्यम से दृश्य विवरण पूरा करता है और अवलोकित क्षेत्रों का भविष्यवाणी करता है। Waymo और nuScenes जैसे प्रमुख मानकों में, इसने कई सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन के रिकॉर्ड को तोड़ दिया है। विशिष्ट क्रियाविधि में, पुनर्निर्माण मॉड्यूल WorldRec पारंपरिक पिक्सेल-आधारित पद्धति को छोड़कर, स्पार्स 3D क्वेरी पॉइंट्स का उपयोग स्थिति के प्रतिनिधित्व के लिए करता है, और इसे क्रॉस-व्यू 4D Gaussian स्पेस-फ्रेमवर्क में वृद्धि संग्रहीत करता है, जो 10 सेकंड के वीडियो को 10 सेकंड में पुनः बनाने की क्षमता प्रदान करता है। पुनर्निर्माण मॉड्यूल द्वारा प्रदान की गई ज्यामिति पूर्वधारणा के आधार पर, जनरेशन मॉड्यूल WorldGen, हड्डी की भौतिक सीमाओं के सीमित संदर्भ में, केवल समझदारी से प्रकाश-छाया और पट्टी (टेक्सचर) का जनरेशन करता है। भविष्य के फ्रेम और दृष्टि-अंधेरे (ब्लाइंड स्पॉट) सहित सीमा से परे की सामग्री के लिए, जनरेशन मॉड्यूल, दो-चरणीय समय-क्रम प्रशिक्षण और वितरण मैचिंग डिस्टिलेशन मechanism के माध्यम से भौतिक पूर्वानुमान करता है। पूरा आर्किटेक्चर H20 GPU पर सिंगल-व्यू 0.19 सेकंड, ट्राइ-व्यू 0.46 सेकंड की पीढ़ि समय प्रदान करता है, और 1 मिनट तक के वीडियोजनरेशन का समर्थन करता है। यह समाधान Waymo पुनर्निर्माण सटीकता परीक्षण में 28.48 PSNR प्राप्त करता है, और nuScenes में zero-shot सामान्यीकरण में अग्रणी है। पीढ़ि की दक्षता में, यह स्व-पुनरावृति-आधारित Epona से 5.6 गुना तेज है, और समय-अंतराल संगठन (temporal coherence) में, समान प्रकार के algorithms में सबसे ऊपरी स्थान प्राप्त है। वर्तमान में, इसके研究成果 Xiaomi Auto के तीन प्रमुख संदर्भों में सफलतापूर्वक समाहित हो चुके हैं: 100,000+ हाई-क्वालिटी संश्लेषित डेटा सेगमेंट प्रदान करके पहचान मॉडल प्रशिक्षण के लिए, हाई-फ़िदेलिटी, क्लोज़-लूप सिमुलेशन परिवेश का निर्माण करके long-tail driving scenarios को पुनः प्रस्तुत करके, और generative video-आधारित मार्गदर्शन के साथ Assistant Driving Academy को लॉन्च करके।
Xiaomi ने ऑटोनोमस ड्राइविंग के लिए JointWM फ्रेमवर्क लॉन्च किया, नया बेंचमार्क रिकॉर्ड स्थापित किया
MarsBitसाझा करें
सारांश
Xiaomi EV ने ऑटोनॉमस ड्राइविंग के लिए JointWM फ्रेमवर्क लॉन्च किया है, जो 3D पुनर्निर्माण और वीडियो जनरेशन को जोड़ता है। यह फ्रेमवर्क Waymo परीक्षणों में 28.48 PSNR प्राप्त करता है और मौजूदा मॉडल्स की तुलना में कुशलता और समन्वय में सुधार करता है। रियल-वर्ल्ड एसेट्स (RWA) की खबरों में इसका उपयोग प्रशिक्षण के लिए 1,00,000 से अधिक सिंथेटिक डेटा सेगमेंट्स बनाने में उल्लेख किया गया है। यह तकनीक अब तीन प्रमुख परिदृश्यों में सक्रिय है। नए टोकन की सूचीबद्धता क्रिप्टो स्पेस में एक अलग प्रवृत्ति बनी हुई है।
स्रोत:मूल दिखाएं
डिस्क्लेमर: इस पेज पर दी गई जानकारी थर्ड पार्टीज़ से प्राप्त की गई हो सकती है और यह जरूरी नहीं कि KuCoin के विचारों या राय को दर्शाती हो। यह सामग्री केवल सामान्य सूचनात्मक उद्देश्यों के लिए प्रदान की गई है, किसी भी प्रकार के प्रस्तुतीकरण या वारंटी के बिना, न ही इसे वित्तीय या निवेश सलाह के रूप में माना जाएगा। KuCoin किसी भी त्रुटि या चूक के लिए या इस जानकारी के इस्तेमाल से होने वाले किसी भी नतीजे के लिए उत्तरदायी नहीं होगा।
डिजिटल संपत्तियों में निवेश जोखिम भरा हो सकता है। कृपया अपनी वित्तीय परिस्थितियों के आधार पर किसी प्रोडक्ट के जोखिमों और अपनी जोखिम सहनशीलता का सावधानीपूर्वक मूल्यांकन करें। अधिक जानकारी के लिए, कृपया हमारे उपयोग के नियम और जोखिम प्रकटीकरण देखें।