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地平线征程6工具链入门:J6P/H 计算平台部署指南
算法工具链
本文详解 J6P/H 计算平台部署指南,分硬件、软件模块介绍,梳理官方推荐流程与实用工具特性,帮你快速理解并落地部署。
2025年09月22日
算法工具链
【地平线 J6工具链入门】QAT新版qconfig量化模板使用教程
2025年09月28日
算法工具链
【地平线J6工具链进阶】算子优化方案集锦
2025年09月29日
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一策通行:一种端到端学习的多具身智能运动方法
原标题:One Policy to Run Them All: an End-to-end Learning Approach to Multi-Embodiment Locomotion论文链接:https://arxiv.org/pdf/2409.06366代码链接:https://github.com/nico-bohlinger/one_policy_to_run_them_all作者单位
巴山夜雨
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2024-10-09
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具身万物?EmbodiedSAM:实时在线分割任意3D物体
1. 写在前面 & 笔者的个人理解在具身任务中,代理需要在探索过程中全面理解3D场景,这迫切要求开发一种在线、实时、细粒度且泛化性强的3D感知模型。然而由于高质量的3D数据相对匮乏,直接在3D空间中训练此类模型几乎是不可能的任务。幸运的是,视觉基础模型(Vision Foundation Models, VFM)已经在2D计算机视觉领域取得了革命性的进展,这为使用VFM辅助3D感知成为可能。但是,
巴山夜雨
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2024-10-08
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软件定义卡车(SDT)思考
#01 背 景在 2024 年 SAE COMVEC(Commercial Vehicle Engineering Congress)大陆集团商用车与特种车辆负责人 Georg Fässler 提出了几个观点:“Data processing and seamless connectivity will play a central role in future commercial vehicl
巴山夜雨
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2024-10-04
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QAT用到的两种DataLoader 解析说明
1 torch.utils.data.DataLoader 1.1 torch.utils.data.DataLoader 介绍是地平线docker里面自带的;是 PyTorch 中用于加载数据集的工具,它能够高效地批量加载数据,并支持多线程、多进程等加速数据加载的方式。下面是一个详细的使用示例,展示了如何使用 DataLoader 加载数据集。“from torch.utils import d
kotei左文亮
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yolov8_obb模型转换和部署
# yolov8_obb模型转换和部署..## 1.yolov8_obb pth转换onnx.### 1.1将yolov8_obb pth转换onnx,并且设置opset=11..```.from ultralytics import YOLO. .# 加载模型.model = YOLO('runs/obb/train3/weights/best.pt') # 加载自己模型训练示例.model.
J6标定问题
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2024-09-30
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自动泊车端到端算法ParkingE2E介绍
自动泊车端到端算法ParkingE2E介绍一、算法介绍:自主泊车是智能驾驶领域中的一项关键任务。传统的泊车算法通常使用基于规则的方案来实现。然而,这些方法在复杂泊车场景中的有效性较低,因为算法设计复杂。相比之下,基于神经网络的方法往往比基于规则的方法更加直观和多功能。通过收集大量专家泊车轨迹数据,并通过基于学习的仿人策略方法,可以有效解决泊车任务。在本文中,我们采用模仿学习来执行从R
江城子
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【J6工具链性能分析与优化-2】模型性能优化建议
1.引言为了应对低、中、高阶智驾场景,以及当前AI模型在工业界的应用趋势,地平线推出了J6系列芯片,如下:在软硬件架构方面,征程6不仅保持了对传统CNN网络的高效支持能力,还强化了对Transformer类型网络的支持,主要表现为大幅强化了对逐点计算、数据搬运的能力。基于J6硬件平台的增强和算法移植的痛点,同时坚持‘软硬协同’的设计理念,J6工具链衍生了诸多新特性。在【J6工具链性能分析与优化-1
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自动驾驶汽车空间变压器网络概览
在拍摄一部电影时,我们自己能拍一镜到底吗,或者一个场景呢?几年前,我和我前女朋友在影院里观看了《La La Land》的开场场景--“Another Day of Sun ”这个开场的场景制作非常精良。长达 6 分钟的开场几乎没有 “剪辑”,是由一个不间断的镜头,场景从一个演员移动到另一个演员,从一辆车移动到另一辆车,并且所有镜头都是在高速公路上拍摄的。而这能顺利实现,是因为剪辑可以实现透视、缩放
巴山夜雨
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一种车载控制器 SWC 设计方法
# 01 前 言..汽车软件 SWC(Software Component)的概念主要来源于 AUTOSAR(Automotive Open System Architecture)架构。. .在 Autosar 架构中,SWC是核心概念之一,代表了一个独立的、可重用的、自我描述的、可替换的软件单元。这些软件组件具有清晰的输入输出接口,相较于整个汽车电子系统来说,是一个更小的功
巴山夜雨
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J6E display server实现和使用
display server sample功能概述本文的demo为基于Wayland协议的Weston服务,使用DRM后端和Open GLES渲染后端进行图像合成和显示,此处主要介绍sample的使用方法。软件架构说明本文中Weston服务为开源的Weston 11.0.93版本,基于Wayland协议实现,通过libdrm实现显示控制,支持gl-render和pixman两种渲染后端。硬件数据流
费小财
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J6E camera diag sample
camera diag sample功能概述本文的demo sample主要描述当前camera相关外设诊断的当前状态,并提供自定义实现的方法及使用说明。软件架构说明本sample基于现已实现的camera诊断架构,libcam内的外设诊断功能对外设硬件状态进行监测,并支持将故障状态发送给MCU处理,或通过事件回调方式通知应用处理。若打开诊断功能且使能诊断报告发送时,在libcam.so中会引用l
费小财
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毫米波雷达基本原理
毫米波 (mmWave) 是一类使用短波长电磁波的特殊雷达技术。雷达系统发射的电磁波信号被其发射路径上的物体阻挡继而会发生反射。通过捕捉反射的信号,雷达系统可以确定物体的距离、速度和角度。 毫米波雷达可发射波长为毫米量级的信号。在电磁频谱中,这种波长被视为短波长,也是该技术的优势之一。诚然,处理毫米波信号所需的系统组件(如天线)的尺寸确实很小。短波长的另一项优势是高准确度。工作频率为 76–81
巴山夜雨
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自动驾驶端到端算法运行真的很稳定吗?那些Cornercase在端到端算法加持下要如何解决?
一个高效的自动驾驶系统端到端需要在算法设计、数据质量、传感器性能和计算硬件等方面都达到较高的标准,才能在各种驾驶环境中表现出稳定性和可靠性。然而,在实际应用过程中,很多主机厂或算法供应商面对如火如荼的端到端算法即将铺开,广泛应用,还有亟待回答和解决的问题。本文将针对性的分析端到端算法的这些问题点及可能的解决方案。01 “端到端”VS“传统模块化”智驾方案,到底谁更优?有人认为,端到端的实现模式来看
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J6 hb mem使用说明
功能概述hbmem api使用说明,包括com buffer、graphic buffer、graphic buffer group、queue、pool、share pool的创建使用,多进程共享等。软件架构说明本文基于libhbmem API实现,调用libhbmem提供的API,实现不同buffer类型的内存申请和进程间共享。代码位置及目录结构 1. 代码位置:/test/samples/
费小财
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【J6工具链性能分析与优化-1】编译器预估perf解读与性能分析
1.引言地平线J6参考算法如何在编译后生成layer-details干货满满-J6工具链常用工具和API整理(含新手示例)在以上两篇文章中,笔者介绍了J6工具链如何生成编译器性能预估perf以及layerdetails的方法,在这篇文章中,我们将首先介绍layerdetails中的参数信息,然后将结合实例分析如何利用layerdetails来分析模型的性能瓶颈,进而对模型的性能进行优化。2.lay
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J6上基于DEB工具实现包管理
# 1. 引言.在开发、调测过程中,开发人员需要将系统软件、应用软件部署到Soc板端,以用于运行调试。传统的部署方式是通过解压复制或者调用部署脚本。这样的部署方式需要有着方式不统一、维护投入大的缺点。.在linux系统上,大多采用包管理的方式管理软件包,常见的包管理方式如上。相比于部署脚本的方式,使用统一的包管理工具有**规范和优化软件包的发布、管理流程,减少维护工作量、可溯源性高的优点**,适合
狗子别怕
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2024-09-20
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视觉 SLAM 算法的 6 个组成部分
如果向朋友解释 “聊天-GPT”,你会怎么做?要讲的东西太多了,以至于很多人放弃了理解 LLM... 但是,如果我们不试图理解它,而是将其简化为以下 3 个想法呢?核心架构是变压器网络。它通过自我监督学习在整个互联网上进行训练,并可通过监督学习在数据集上进行微调核心任务是在循环中预测下一个单词或标记。这样我们就缩小了问题的范围,现在只需了解三件事: 变压器、自监督学习和下一个单词预测。在这之后,我
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【J6】NV12理论与代码详解
# 1. 引言.使用地平线 J6算法工具链进行模型部署时,如果你的模型输入是图像格式,通常会遇到如下信息。...对于初学者,可能会存在一些疑问,比如:.
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智能车贾维斯诞生Hint-AD:使用人类语言的整体一致的可解释性端到端自动驾驶
# 1.Abstract.自动驾驶 (AD) 中的端到端架构面临着解释性问题,阻碍了人类对AI的信任。人性化的自然语言已被用于驾驶解释和三维场景描述等任务。然而,之前的工作主要集中在声明性可解释性的范式上,自然语言解释并未基于AD系统的中间输出,这使得解释仅仅是声明性的。相比之下,对齐式可解释性则在语言和AD系统的中间输出之间建立了联系。本文提出了Hint-AD,这是一种整合了AD和语言系统的架构
巴山夜雨
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干货满满-J6工具链常用工具和API整理(含新手示例)
1.引言J6工具链目前已经提供了比较丰富的集成化工具和接口来支持模型的移植和量化部署,本帖将整理常用的工具/接口以及使用示例来供大家参考,相信这篇文章会提升大家对J6工具链的使用理解以及效率。干货满满,欢迎访问2. hb_config_generatorhb_config_generator 是用于获取模型编译最简yaml配置文件、包含全部参数默认值的yaml配置文件的工具。使用示例:hb_con
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