새로운 솔루션을 통해 개발자는 자동 조종 장치 개발에서 수십 인년을 절약할 수 있을 뿐만 아니라
개발의 저자는 AI의 긴급한 문제를 해결했습니다.자동 조종 장치의 경우 비디오 스트림에서 다양한 대표 데이터를 선택합니다. 이 작업은 자동 조종 장치와 같은 응용 프로그램에서 매우 많은 시간이 소요될 수 있습니다.
저자는 도로, 들판 또는 기타 장면의 물체를 산업적 정확도로 인식하는 AI를 개발했으며, 이는 모든 기상 조건과 하루 중 시간에 안전을 보장하는 데 필요합니다.
인지 파일럿 전문가가 개발또한이 메커니즘을 사용하면 학습 과정에 영향을주지 않는 비디오 스트림에서 "가비지"데이터를 필터링 할 수 있습니다. 현장 장면에서 미미한 변화가있는 경로 구간을 따라 ...
"이전에 신경망을 훈련하고 데이터 세트를 만들 때 비디오 스트림을 처리하는 데 몇 년이 걸릴 수 있었다면, 오늘 우리는 버튼을 눌러 결과를 얻습니다.""앞으로 우리는 고객의 요구를 충족시킬 수 있을 것입니다"라고 Minkin은 결론지었습니다.
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