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「作れるか」ではなく「作るか」だからね。ハードルは高いけど技術的には可能。でも時間とコストがかかる。そこの兼ね合いでしかない。
＃走行スピード抑えたら信頼性高いものは容易に作れる。人間は「ま、大丈夫だろ」でアクセル踏みすぎ
それ多分「録画して早回しすると細かな判断ミスが知覚しにくくなる」って話を誤解してる自動運転のハードルは時間でもコストでもセンサー性能でもなく、ディープラーニングの爆発的進歩が止まったことでしょ
例えばここのpretraindのとこに物体検出速度があるけど、認識速度が速いものは認識率が著しく悪い。https://github.com/ultralytics/yolov5 [github.com]
爆発的進化ってのはディープでも学習できるようになるってこととほとんど意味が同じなんだよ、ディープになればなるほど（学習ではなく実行時の）単純演算に時間かかるから、性能上げようと思ったらコストかけてハード性能上げるかハードの数増やすしかない。
車の速度を抑えるとその辺の処理に余裕が出るし、何より危険性自体も下がる（制動距離は短くなるし、車自体がもつ運動エネルギーも落ちるのだから当たり前）
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一つのことを行い、またそれをうまくやるプログラムを書け -- Malcolm Douglas McIlroy
雨や雪の日はどうなのか (スコア:3)
雨とか雪とか強風の時でも信頼性が保てるのだろうか
Re: (スコア:0)
「作れるか」ではなく「作るか」だからね。
ハードルは高いけど技術的には可能。でも時間とコストがかかる。そこの兼ね合いでしかない。
＃走行スピード抑えたら信頼性高いものは容易に作れる。人間は「ま、大丈夫だろ」でアクセル踏みすぎ
Re:雨や雪の日はどうなのか (スコア:0)
それ多分「録画して早回しすると細かな判断ミスが知覚しにくくなる」って話を誤解してる
自動運転のハードルは時間でもコストでもセンサー性能でもなく、ディープラーニングの爆発的進歩が止まったことでしょ
Re: (スコア:0)
例えばここのpretraindのとこに物体検出速度があるけど、認識速度が速いものは認識率が著しく悪い。
https://github.com/ultralytics/yolov5 [github.com]
爆発的進化ってのはディープでも学習できるようになるってこととほとんど意味が同じなんだよ、
ディープになればなるほど（学習ではなく実行時の）単純演算に時間かかるから、性能上げようと思ったらコストかけてハード性能上げるかハードの数増やすしかない。
車の速度を抑えるとその辺の処理に余裕が出るし、何より危険性自体も下がる（制動距離は短くなるし、車自体がもつ運動エネルギーも落ちるのだから当たり前）