本文转自雷锋网，如需转载请至雷锋网官网申请授权。需要处理的图像像素过多与芯片算力不足的矛盾，已经成为了当前制约自动驾驶发展的瓶颈之一。为了解决上述问题，事件相机与脉冲神经网络的结合或许会是一个可行的解决方案。卷积神经网络是目前图像目标检测算法的重要手段。以ResNet-152为例，一个152层的卷积神经网络，处理一张224*224大小的图像所需的计算量大约是226亿次，如果这个网络要处理一个1080P的30帧的摄像头，那么它所需要的计算量将高达每秒33万亿次，十分庞大。以当前典型的百度的无人车为例，计算平台约为800TOPS，其中1TOPS代表处理器可以每秒钟进行一万亿次操作。假设一个摄像头所需要的算力为33TOPS，更遑论无人车动辄配置十余个摄像头，以及多个激光雷达和毫米波雷达。为了准确检测行人并预测其路径，芯片往往需要多帧处理，至少是10帧，也就是330毫秒。这意味着相关系统可能需要数百毫秒才能实现有效探测，而对于一辆以60公里每小时行进中的车辆来说，330毫秒的时间就能行驶5.61米。如果为了保证足够的安全，将帧数增加到每秒30帧，图像数据很可能让自动驾驶芯片不堪重负。针对算力不足的问题，提高算力是业内玩家最容易想到的方法。然而，目前芯片的制程正在不断压缩，在极小尺寸下，量子遂穿效应逐渐显著，摩尔定律逐渐失效，芯片算力的提升也在面临巨大挑战。同时，算力的提高也伴随着功耗的提高，但在新能源的大背景下，分配给芯片的能量越多，续航能力就会受到越大的影响。算力与能耗正在逐渐成为自动驾驶发展的一对矛盾。那么我们能不能另辟蹊径呢？仿生学也许能给我们带来新的思路。对于人类来讲，在静止的画面中注意到运动物体并不难。对于青蛙来说，它甚至只能看到运动的物体，对静止的背景画面视而不见。针对生物这一特性，研究者们设计出一种事件相机。传统相机以固定帧率重复扫描整个场景，无论场景中是否有目标活动，均忠实的输出由一帧帧图片组成的视频流。毫无疑问，这种连续的视频流存在高度的信息冗余，大量无用的背景图片也被送入卷积神经网络进行运算。事件相机则不同，事件相机仅记录亮度“变化”的像素点。传统帧相机与事件相机输出的效果对比如下图所示，即传统的帧相机输出为整个视场的全部信息（左图），而事件相机只捕捉场景中运动的手臂，如（右图）所示。
基于重点关注运动目标这一特点，事件相机也许能在自动驾驶领域大展身手。由于事件相机剔除了静止的背景图片，所以每帧产生的数据量大大减少，达到几十kb的级别。相对于传统相机，事件相机还有高帧率、低功耗、高动态范围等优点：
传统相机
事件相机在自动驾驶领域，事件相机相对于传统相机具有巨大的优势，不过需要注意的是，事件相机无法提取出距离信息，需要激光雷达配合判断目标距离。或许会有人感到疑惑：事件相机这么好，为什么没有大量应用在自动驾驶领域呢？实际上，相机获取信息仅仅是第一步，后续事件相机信息的处理则是更为关键的一环。如下图所示，传统相机的输出是一帧帧的静止图片，而事件相机则是一个个事件（Event）流。
一般来说，目前的神经网络都专注于如何提取每帧静止图片中的行人、汽车等目标，如YOLO，resnet等算法。针对基于时间戳的事件流，目前尚无有效的算法进行目标识别。而事件流处理算法的缺失，与当前的神经网络结构是分不开的。当前主流的神经网络被称为第二代人工神经网络，以精确的浮点运算为基础，缺失了在自然界中最重要的一个因素：时间。对于神经网络而言，输出的结果会和输入一一对应，任何时候输入相同的图片，神经网络都会输出一样的结果。然而真实的大脑，是以这种浮点运算为基础的吗？显然不是，真实的大脑是以脉冲为基础的，以脉冲传递和处理信息。这种以脉冲传递为基础的神经网络是脉冲神经网络（spiking neural network，SNN），被誉为第三代人工神经网络。基于脉冲神经网络结构设计的芯片也被称为类脑芯片。脉冲发生的时刻携带着重要信息，脉冲神经网络天然具备对时序信息处理的能力，这与事件相机基于时间戳的事件流输出十分吻合。此外，脉冲神经网络还具有事件驱动、异步运算、极低功耗等特性。很好奇，就使用rubyonrails自动化单元测试而言，你们正在做什么？您是否创建了一个脚本来在cron中运行rake作业并将结果邮寄给您？git中的预提交Hook？只是手动调用？我完全理解测试，但想知道在错误发生之前捕获错误的最佳实践是什么。让我们理所当然地认为测试本身是完美无缺的，并且可以正常工作。下一步是什么以确保他们在正确的时间将可能有害的结果传达给您？ 最佳答案 不确定您到底想听什么，但是有几个级别的自动代码库控制:在处理某项功能时，您可以使用类似autotest的内容获得关于哪些有效，哪些无效的即时反馈。要确保您的提
我收到这个错误:RuntimeError(自动加载常量Apps时检测到循环依赖当我使用多线程时。下面是我的代码。为什么会这样？我尝试多线程的原因是因为我正在编写一个HTML抓取应用程序。对Nokogiri::HTML(open())的调用是一个同步阻塞调用，需要1秒才能返回，我有100,000多个页面要访问，所以我试图运行多个线程来解决这个问题。有更好的方法吗？classToolsController0)app.website=array.join(',')putsapp.websiteelseapp.website="NONE"endapp.saveapps=Apps.order("
我是Google云的新手，我正在尝试对其进行首次部署。我的第一个部署是RubyonRails项目。我基本上是在关注thisguideinthegoogleclouddocumentation.唯一的区别是我使用的是我自己的项目，而不是他们提供的“helloworld”项目。这是我的app.yaml文件runtime:customvm:trueentrypoint:bundleexecrackup-p8080-Eproductionconfig.ruresources:cpu:0.5memory_gb:1.3disk_size_gb:10当我转到我的项目目录并运行gcloudprevie
我们目前正在为ROR3.2开发自定义cms引擎。在这个过程中，我们希望成为我们的rails应用程序中的一等公民的几个类类型起源，这意味着它们应该驻留在应用程序的app文件夹下，它是插件。目前我们有以下类型:数据源数据类型查看我在app文件夹下创建了多个目录来保存这些:应用/数据源应用/数据类型应用/View更多类型将随之而来，我有点担心应用程序文件夹被这么多目录污染。因此，我想将它们移动到一个子目录/模块中，该子目录/模块包含cms定义的所有类型。所有类都应位于MyCms命名空间内，目录布局应如下所示:应用程序/my_cms/data_source应用程序/my_cms/data_ty
我最喜欢的Google文档功能之一是它会在我工作时不断自动保存我的文档版本。这意味着即使我在进行关键更改之前忘记在某个点进行保存，也很有可能会自动创建一个保存点。至少，我可以将文档恢复到错误更改之前的状态，并从该点继续工作。对于在MacOS(或UNIX)上运行的Ruby编码器，是否有具有等效功能的工具？例如，一个工具会每隔几分钟自动将Gitcheckin我的本地存储库以获取我正在处理的文件。也许我有点偏执，但这点小保险可以让我在日常工作中安心。 最佳答案 虚拟机有些人可能讨厌我对此的回应，但我在编码时经常使用VIM，它具有自动保存功
我想知道是否可以通过自动创建数组来插入数组，如果数组不存在的话，就像在PHP中一样:$toto[]='titi';如果尚未定义$toto，它将创建数组并将“titi”压入。如果已经存在，它只会推送。在Ruby中我必须这样做:toto||=[]toto.push('titi')可以一行完成吗？因为如果我有一个循环，它会测试“||=”，除了第一次:Person.all.eachdo|person|toto||=[]#with1billionofperson,thislineisuseless999999999times...toto.push(person.name)你有更好的解决方案吗？
如标题所示，我正在尝试使用Rspec测试自定义验证器。我得到一个错误，我不明白为什么......如果你能阐明一些问题，我将非常感激。我们开始吧:验证者规范require'spec_helper'describeGraphDateValidatordoit"shouldnotvalidateactivitywithemptystarttime"doexpect{Graph.new({start_time:''}).valid?}.toeq(false)endend如果我打印Graph.new({start_time:''}).valid?它会打印false然而，当它通过规范时，它返回一个
我有这个ruby代码:defget_sumnreturn0ifn似乎正在为999之前的值工作。当我尝试9999时，它给了我这个:stackleveltoodeep(SystemStackError)所以，我添加了这个:RubyVM::InstructionSequence.compile_option={:tailcall_optimization=>true,:trace_instruction=>false}但什么也没发生。我的ruby版本是:ruby1.9.3p392(2013-02-22revision39386)[x86_64-darwin12.2.1]我还增加了机器的堆栈大
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我不确定如何为我的搜索功能添加自动完成表单。"get"do%>nil%>我有一个具有自定义操作的Controllerdefquery@users=Search.user(params[:query])@article=Search.article(params[:query])end模型如下:defself.user(search)ifsearchUser.find(:all,:conditions=>['first_nameLIKE?',"%#{search}%"])elseUser.find(:all)endenddefself.article(search)ifsearchArt
