特斯拉应用在自动驾驶汽车上的神经网络模型—Occupancy Networks
另外一个问题是，在计算机视觉领域，我们输出的检测模型都是使用一个标准的方方正正的矩形来表示，无论是汽车，人物，信号灯等，当计算机视觉系统检测完成后，总是按照一个矩形框来实时显示画面。CVPR会议上，每年都会有几十篇论文发布，来讲解新的对象检测算法，YOLO，Resnet等等，以及基于已有的算法的改进版本，但是所有的计算机视觉对象检测算法都是在已有的数据中进行训练与检测，若道路上面出现了数据集中未收录的数据样本，想想计算机视觉系统会检测出来什么，或者什么都不会提示，这在自动驾驶系统中是天大的bug
