智驾系统架构师_XC

Values

• A*The ad says“4）熟悉常见的运动规划算法，如A、D、RRT*、Lattice Planner、EM Planner等，以及基于优化（如MPC）的规划方法。”
• BEVThe ad says“2）熟悉BEV（Bird's Eye View）感知技术，如BEVFormer、LSS（Lift, Splat, Shoot）等，以及时序融合技术。”
• BEVFormerThe ad says“2）熟悉BEV（Bird's Eye View）感知技术，如BEVFormer、LSS（Lift, Splat, Shoot）等，以及时序融合技术。”
• CARLAThe ad says“4、工具链: 精通Docker、Git。仿真平台（如CARLA、LGSVL），数据平台、模型训练框架（如PyTorch、TensorFlow）等。”
• CNNThe ad says“1）熟悉深度学习模型（如CNN、RNN、Transformer）在计算机视觉中的应用，包括目标检测（如YOLO、Faster R-CNN、DETR）、语义分割（如SegNet、DeepLab）、实例分割、车道线检测、可行驶区域分割等。”
• D*The ad says“4）熟悉常见的运动规划算法，如A、D、RRT*、Lattice Planner、EM Planner等，以及基于优化（如MPC）的规划方法。”
• DeepLabThe ad says“1）熟悉深度学习模型（如CNN、RNN、Transformer）在计算机视觉中的应用，包括目标检测（如YOLO、Faster R-CNN、DETR）、语义分割（如SegNet、DeepLab）、实例分割、车道线检测、可行驶区域分割等。”
• DETRThe ad says“1）熟悉深度学习模型（如CNN、RNN、Transformer）在计算机视觉中的应用，包括目标检测（如YOLO、Faster R-CNN、DETR）、语义分割（如SegNet、DeepLab）、实例分割、车道线检测、可行驶区域分割等。”
• EM PlannerThe ad says“4）熟悉常见的运动规划算法，如A、D、RRT*、Lattice Planner、EM Planner等，以及基于优化（如MPC）的规划方法。”
• Faster R-CNNThe ad says“1）熟悉深度学习模型（如CNN、RNN、Transformer）在计算机视觉中的应用，包括目标检测（如YOLO、Faster R-CNN、DETR）、语义分割（如SegNet、DeepLab）、实例分割、车道线检测、可行驶区域分割等。”
• Grid MapThe ad says“3）熟悉环境建模技术，包括栅格图（Grid Map）、占据网络（Occupancy Network）、动态场景图（Scene Graph）等。”
• Imitation LearningThe ad says“5）熟悉强化学习（RL）或模仿学习（IL）在二阶段规划中的应用，以及端到端规划工程应用的问题和前沿进展。”
• Lattice PlannerThe ad says“4）熟悉常见的运动规划算法，如A、D、RRT*、Lattice Planner、EM Planner等，以及基于优化（如MPC）的规划方法。”
• LGSVLThe ad says“4、工具链: 精通Docker、Git。仿真平台（如CARLA、LGSVL），数据平台、模型训练框架（如PyTorch、TensorFlow）等。”
• LSSThe ad says“2）熟悉BEV（Bird's Eye View）感知技术，如BEVFormer、LSS（Lift, Splat, Shoot）等，以及时序融合技术。”
• MPCThe ad says“4）熟悉常见的运动规划算法，如A、D、RRT*、Lattice Planner、EM Planner等，以及基于优化（如MPC）的规划方法。”
• Occupancy NetworkThe ad says“3）熟悉环境建模技术，包括栅格图（Grid Map）、占据网络（Occupancy Network）、动态场景图（Scene Graph）等。”
• PyTorchThe ad says“4、工具链: 精通Docker、Git。仿真平台（如CARLA、LGSVL），数据平台、模型训练框架（如PyTorch、TensorFlow）等。”
• Reinforcement LearningThe ad says“5）熟悉强化学习（RL）或模仿学习（IL）在二阶段规划中的应用，以及端到端规划工程应用的问题和前沿进展。”
• RNNThe ad says“1）熟悉深度学习模型（如CNN、RNN、Transformer）在计算机视觉中的应用，包括目标检测（如YOLO、Faster R-CNN、DETR）、语义分割（如SegNet、DeepLab）、实例分割、车道线检测、可行驶区域分割等。”
• RRT*The ad says“4）熟悉常见的运动规划算法，如A、D、RRT*、Lattice Planner、EM Planner等，以及基于优化（如MPC）的规划方法。”
• Scene GraphThe ad says“3）熟悉环境建模技术，包括栅格图（Grid Map）、占据网络（Occupancy Network）、动态场景图（Scene Graph）等。”
• SegNetThe ad says“1）熟悉深度学习模型（如CNN、RNN、Transformer）在计算机视觉中的应用，包括目标检测（如YOLO、Faster R-CNN、DETR）、语义分割（如SegNet、DeepLab）、实例分割、车道线检测、可行驶区域分割等。”
• TensorFlowThe ad says“4、工具链: 精通Docker、Git。仿真平台（如CARLA、LGSVL），数据平台、模型训练框架（如PyTorch、TensorFlow）等。”
• TransformerThe ad says“1）熟悉深度学习模型（如CNN、RNN、Transformer）在计算机视觉中的应用，包括目标检测（如YOLO、Faster R-CNN、DETR）、语义分割（如SegNet、DeepLab）、实例分割、车道线检测、可行驶区域分割等。”
• YOLOThe ad says“1）熟悉深度学习模型（如CNN、RNN、Transformer）在计算机视觉中的应用，包括目标检测（如YOLO、Faster R-CNN、DETR）、语义分割（如SegNet、DeepLab）、实例分割、车道线检测、可行驶区域分割等。”