感知算法训练平台包括用于算法训练的GPU服务器以及百万帧的感知标注数据和算法训练工具链。
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设备详情
感知算法训练平台
设备信息
| 设备参数
1.硬件：
（1）CPU：主频不低于2.8GHz，8M缓存，4C/4T，Turbo(65W)，3200MT/s
（2）GPU：RTX3090TI 11G显存，6块
（3）内存96GB，存储空间12TB
2.软件：
（1）操作系统：Ubuntu20.04 LTS
（2）算法训练引擎：安装包括CUDA、CUDNN、TensorRT等主流第三方软件库；安装包括Pytorch、MxNet、TensorFlow在内主流训练框架；包括Yolo、ResNet、Googlenet等常见的AI神经网络模型。
3. 感知标注数据集包含车载摄像头、鱼眼摄像头、激光雷达和毫米波雷达数据。
| 应用范围
感知算法训练平台可应用于低速自动驾驶机器人、乘用车ADAS辅助驾驶、智慧交通等领域的感知算法训练开发。
| 主要功能
智能驾驶环境感知算法AI模型训练和离线测试。
