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自动泊车端到端算法 ParkingE2E 介绍
在本文中，我们采用模仿学习来执行从 RGB 图像到路径规划的端到端规划，模仿人类驾驶轨迹。我们提出的端到端方法利用目标查询编码器来融合图像和目标特征，并使用基于 Transformer 的解码器自回归预测未来的航点。
11-08
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【征程 6 工具链性能分析与优化 -1】编译器预估 perf 解读与性能分析
本篇文章中，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。
11-05
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地平线 3D 目标检测 bev_sparse 参考算法 -V1.0
在自动驾驶视觉感知系统中，为了获得环绕车辆范围的感知结果，通常需要融合多摄像头的感知结果。目前更加主流的感知架构则是选择在特征层面进行多摄像头融合。
10-30
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征程 6 环视快启 sample
环视 4V 解串器直接接到 main 域，mcu 访问 main 域 i2c、gpio、lpwm，对 camera sensor、serdes 以及 lpwm 进行初始化，完成环视的快速出图。
10-23
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征程 6 工具链常用工具和 API 整理
征程 6 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 征程 6 工具链的使用理解以及效率。
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