對於大師兄把葉銘叫過來，楊超雄沒有什麽意見，他現在滿腦子都是目前測試卡BUG的問題。
「你看過課題報告沒？」
「還沒，剛才看論文去了。」
「嗯，咱們組的課題是輔助駕駛係統中的機器視覺方案，超雄這邊負責的是雙目相機對環境的動態感知。」
馬俊一邊介紹，一邊留意著葉銘的表情，見後者只是微微點頭，並沒有露怯後便是微微一笑。
看來老師沒抓錯人，這小伙起碼是有底氣的。
「別扯了，快趕緊來幫我瞅瞅。」楊超雄站起身來，把座位讓給馬俊。
馬俊坐下後拖動了幾下鼠標，只看了下報告後便回頭一笑：「你這傢伙，算法是你寫的，框架和環境是你搭的，我這能看得出來個毛啊？」
楊超雄一臉的無奈：「……師兄，我是真的檢查了好久，就差拿放大鏡檢查源碼了。」
「如果是老師的話，肯定會讓你拿放大鏡擼一遍源碼。」
「大哥，幾萬行代碼呢。」
「那也得擼。」馬俊嗬嗬一笑：「你算法沒問題吧？」
「算法有問題是跑不起來的，哥。」楊超雄顯然不願意擼源碼，更不會承認自己算法有問題，遲疑道：「要不換一個仿真引擎？我懷疑是引擎和我作對。」
「……」
……
葉銘在聽著兩人交談，再加上馬俊在一旁解釋，明白了楊超雄的任務是什麽。
在目前自動駕駛的機器視覺感知測試中，一般有三種方式，一種是基於軟件工程的方法，搭建模型輸入數據進行模擬測試。一種是利用虛擬仿真的方法，用仿真引擎生成三維遊戲畫面來構建虛擬的場景對算法進行測試。
最後一種則是直接把機器視覺感知係統放到車上，開車去現實場地測試。
這三種方法各有優劣，雖然說第三種是最貼近現實，數據可靠，但缺點很明顯，就是無法滿足場景的多樣性。
因此絕大部分搞自動駕駛的，都是利用第二種方法來進行測試，以求得數據的相對準確和場景的多樣性。
楊超雄也是用的第二種方法——他電腦的顯卡是一台3090Ti。
目前的問題就是，楊超雄跑測試的時候，總是過不了對做相對運動的物體的軌跡識別——說簡單點就是，楊超雄的算法跑起來之後，人家丟一塊石頭，或者前車掉一張紙板什麽的，算法判斷不出來落點。
而且還不是每次都判斷不出來，是偶爾。
這就有點抓狂了。
嗯……葉銘雖然不知道問題到底出在哪裏。
但他知道問題怎麽解決。
重寫一個。
……
這是馬俊突然望向葉銘：「葉銘，你聽明白師兄負責的項目沒？」.
葉銘微微一怔。
自己不是來打醬油的麽？
還有自己的事啊？
「大概聽明白了。」
「你有什麽想法？」馬俊笑嗬嗬地看着他，意味深長地道：「老師說，你在機器視覺上很在天賦。」
馬俊的這句話，讓一旁的楊超雄倏然一驚，猛地望向葉銘。
葉銘……其實也吃了一驚。
但他馬上便搖頭笑道：「沒有想法，