自动驾驶论文阅读第21页

论文阅读--Behavior Proximal Policy Optimization

作者：ZifengZhuang，KunLei，JinxinLiu，DonglinWang，YilangGuo论文链接：http://arxiv.org/abs/2302.11312arXiv2023-02-22代码链接：https://github.com/Dragon-Zhuang/BPPO摘要离线强化学习(RL)是一个具有挑战性的场景，现有的非策略行动者-评论家方法由于高估了分布外的状态-动作

酒饮微醉-·2024-01-03 04:44

论文阅读DIFFUSION POLICIES AS AN EXPRESSIVE POLICY CLASS FOR OFFLINE REINFORCEMENT LEARNING

作者：ZhendongWang,JonathanJHunt,MingyuanZhou论文链接：https://www.aminer.cn/pub/62fa0d1490e50fcafd2462dd/AI综述（大模型驱动）：offlinereinforcement学习(RL),旨在学习一个有效的政策,使用以前收集的静态数据集,是RL的一个重要范畴。标准的RL方法通常在这一任务中表现不佳,因为在外部收集

酒饮微醉-·2024-01-03 04:14

论文阅读--EFFICIENT OFFLINE POLICY OPTIMIZATION WITH A LEARNED MODEL

作者：ZichenLiu,SiyiLi,WeeSunLee,ShuichengYAN,ZhongwenXu论文链接：EfficientOfflinePolicyOptimizationwithaLearnedModel|OpenReview发表时间：ICLR2023年1月21日代码链接：https://github.com/sail-sg/rosmo摘要MuZero的离线版本算法（MuZeroUn

酒饮微醉-·2024-01-03 04:43

路径规划之A*算法

路径规划是非常常见的一类问题，例如移动机器人从A点移动到B点，游戏中的人物从A点移动到B点，以及自动驾驶中，汽车从A点到B点。

auto-mooc·2024-01-03 02:15

华为发布《自动驾驶网络解决方案白皮书》

近日，全球分析师大会HAS2020期间，华为面向全球发布《自动驾驶网络解决方案白皮书》，系统阐述未来网络架构、运维架构和其关键技术，通过网元、网络和云端的三层AI能力协同，使能网络走向极简超宽、运维迈向人机协同

智车科技官方账号·2024-01-02 23:54

滴滴自动驾驶出租车”上线了，是不是代表出租车司机要失业呢？

们的生活离不开汽车，虽说现在私家车大部分家庭已经有了，但是也有很多工薪阶层手头较紧，还没有车，出行大多靠出租。所以平时我们看到出租车消息也都会关注一下，在去年10月份的时候就有很多关于出租车要司机下岗？滴滴自动驾出租车上线的消息。到底怎么回事呢我们一起看看。图片发自App线上滴滴自动驾车，就是说我们用手机发出需求，无人驾驶的出租车会自动上门接我们，然后将我们送到我们要去的地方，这样的打车场景想想都

珍惜枕边人·2024-01-02 18:27

基于Rangenet Lib的自动驾驶LiDAR点云语义分割与可视化

这段代码是一个C++程序，用于处理来自KITTI数据集的激光雷达（LiDAR）扫描数据。程序主要实现以下功能：1.**读取和解析命令行参数**：使用Boost库中的`program_options`模块来定义和解析命令行参数。这包括扫描文件路径、模型路径以及是否启用详细模式（verbose）。2.**处理KITTI数据集中的LiDAR扫描数据**：程序遍历指定KITTI数据集目录中的LiDAR扫描

RobotsRuning·2024-01-02 17:25

引领大数据进入新时代，腾讯发布第四代数智融合计算平台“天工”

腾讯大数据高峰论坛”上，腾讯正式发布自研第四代数智融合计算平台“腾讯大数据-天工”，该平台以最新的“数据协同、技术互通、平台大脑”技术理念为基础，在确保数据安全这一重要前提下，真正实现万亿级数据分析无人“自动驾驶

爱踢边鼓·2024-01-02 12:10

英伟达「摊牌」，朋友变对手

对于曾经拿着英伟达的GPU进行自动驾驶系统开发的初创公司来说，可能未必会想到：某一天，这家全球GPU巨头，曾经的合作伙伴会成为自己的直接竞争对手。

高工智能汽车·2024-01-02 10:49

自动驾驶的时代，人类真的准备好了吗？

北京时间3月20日凌晨，据美国亚利桑那州当地警方称，一名女性在过马路时被一辆Uber无人驾驶SUV撞倒并最终死亡。该Uber无人驾驶SUV正处在无人驾驶模式，当时车上还坐着一名司机，一名女性在人行道外穿过一条四车道道路时被它撞倒，后被送往医院，并最终因抢救无效死亡。事发当时，uber无人驾驶车没有做出减速、刹车等应对措施，技术方面没有检测到横穿马路的行人。虽然造成此次事故的主要责任在于行人，但是自

鱼肚白blue·2024-01-02 10:06

自动驾驶论文

文章目录一、ConvolutionalSocialPoolingforVehicleTrajectoryPrediction二、QCNet：Query-CentricTrajectoryPrediction三、VectorNet:EncodingHDMapsandAgentDynamicsfromVectorizedRepresentation一、ConvolutionalSocialPoolin

wholetus·2024-01-02 08:41

车载毫米波雷达及芯片新趋势研究3--自动驾驶、国产替代与外延场景需求快速增长打开市场空间

3.1多传感器融合路线优势将不断扩大，引发更多毫米波雷达及芯片需求纯视觉自动驾驶路线是通过以光学摄像头为传感器结合大量算法训练以模拟人类视觉驾驶为逻辑的自动驾驶方案。

奔袭的算法工程师·2024-01-02 08:37

基于OpenCv的车道检测

项目背景和步骤车道检测是自动驾驶领域不可或缺的一环具体步骤如下：一、将图像灰度化，并进行适度的高斯滤波，剔除干扰二、利用Canny边缘检测，检测出车道和其它物体的边缘三、使用ROI区域截取，截取需要的部分

会的东西有点杂·2024-01-02 07:03

论文阅读：Metropolis-Hastings 生成对抗网络 Metropolis-Hastings Generative Adversarial Networks

本文提出了新的生成器优化方式，将鉴别器中的知识合并到改进的生成器中。点击查看原文我们介绍了Metropolis-Hastings生成对抗网络（MH-GAN），它结合了马尔可夫链蒙特卡罗和GAN的各个方面。MH-GAN从GAN的判别器生成器对隐式定义的分布中抽取样本，而标准GAN从仅由生成器定义的分布中抽取样本。它使用GAN训练中的判别器围绕生成器构建包装器以改进采样。有了完美的鉴别器，即使生成器不

风尘23187·2024-01-02 07:02

论文阅读：神经 MCMC 的深度内卷生成模型 Deep Involutive Generative Models for Neural MCMC

文章总结：本文提出了使用一种生成式的模型作为MCMC算法中的建议方式，并通过GAN进行优化。原文：DeepInvolutiveGenerativeModelsforNeuralMCMC我们引入了深度内卷生成模型（一种深度生成建模的新架构），并使用它们来定义内卷神经MCMC（一种快速神经MCMC的新方法）。内卷生成模型将概率核G(ϕ→ϕ′)G(\phi→\phi')G(ϕ→ϕ′)表示为包含辅助变量π

风尘23187·2024-01-02 07:00

【多传感器融合导航论文阅读】

多传感器融合导航论文积累知识点总结因子图一致因子图文献阅读笔记[IF18.6]知识点总结因子图FactorGraph是概率图的一种，是对函数因子分解的表示图，一般内含两种节点，变量节点和函数节点。因子图存在着：两类节点：变量节点和对应的函数节点变量节点所代表的变量是函数节点的自变量。同类节点之间没有边直接相连。一致因子图一致性指的是在该框架中能够保持一致性地更新变量的值，使得整个概率图模型中的变量

今天我刷leetcode了吗·2024-01-02 04:42

《论文阅读：Backdoor Attacks Against Dataset Distillation》

数据浓缩下的后门攻击1.摘要数据集蒸馏已成为训练机器学习模型时提高数据效率的一项重要技术。它将大型数据集的知识封装到较小的综合数据集中。在这个较小的蒸馏数据集上训练的模型可以获得与在原始训练数据集上训练的模型相当的性能。然而，现有的数据集蒸馏技术主要旨在实现资源利用效率和模型效用之间的最佳权衡。由此产生的安全风险尚未得到探讨。这项研究对图像域中的数据集蒸馏模型所蒸馏的数据进行训练的模型进行了第一次

volcanical·2024-01-02 03:44

论文阅读: AAAI 2022行人重识别方向论文-PFD_Net

本篇博客用于记录一篇行人重识别方向的论文所提出的优化方法《Pose-GuidedFeatureDisentanglingforOccludedPersonRe-identificationBasedonTransformer》，论文中提出的PDF_Net模型的backbone是采用《TransReID:Transformer-basedObjectRe-Identification》的主干网络Tr

菜鸟的追梦旅行·2024-01-02 03:44

什么是数据标注

数据标注的应用范围非常广泛，涵盖了多个领域，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别、医学图像分析、自动驾驶等。以下是一些常见的数据标注示

即兴小索奇·2024-01-02 02:58

数字孪生技术的未来预测

就像前两年高精地图和车载雷达技术方案用于自动驾驶一样，本身技术方向就错的！现在大部分都得推倒重来了一遍！不知道又要累垮多少程序员。我们很

GIS工具-gistools2021·2024-01-02 00:27

2019自动驾驶回顾

对于自动驾驶行业而言，2019年是直面现实的一年。自动驾驶技术的发展比业界想象的要困难许多，尤其是L3至L5级的高级别技术。

开车的Amos·2024-01-02 00:08

02关于国内外研究团队做物联网的汇总

操作系统、云、应用安全分析网络犯罪应用AI/ML/NLP和程序分析数据隐私二进制分析【团队网站】https://www.xing-luyi.com/二、加州大学尔湾分校智能系统安全实验室【团队主要研究内容】自动驾驶和智能交通系统安全机器学习安全自动化软件漏洞检测无人机的机器人系统安全传感器安智能家居

雨兮雨·2024-01-01 23:59

LLaVA-Med 论文阅读笔记

LLaVA-Med:TrainingaLargeLanguage-and-VisionAssistantforBiomedicineinOneDay论文阅读笔记Abstract本文提出了一种经济有效的方法训练一个可以回答生物医学图像开放研究问题的视觉

夏洛特兰兰·2024-01-01 23:18

论文阅读--Advances in AM Modulation Techniques to Improve Digital Transmission of HD Radio and DRM

改进高清广播数字传输和DRM的调幅调制技术进展论文信息：ByKyT.Luu,WayneDuelloandAndersMattssonHarrisBroadcastCommunications2004ABSTRACT 从摘要部分可以解读除两个本文主要关注的问题，一个是数字信号需要使用矢量调制技术（包络消除和还原EE&R）的发射机结构，那我们如果保证在发射机内精确组合数字信号的包络和相位分量，以产生

伊丽莎白鹅·2024-01-01 17:39

问题描述：智能驾驶中的FSD是什么意思。

问题描述：FSD在智能驾驶领域通常指的是"FullSelf-Driving"，即全自动驾驶。这表示汽车具备了足够的智能和技术，能够在不需要人类干预的情况下完成所有驾驶任务。

神笔馬良·2024-01-01 17:36

论文阅读——SG-Former

SG-Former:Self-guidedTransformerwithEvolvingTokenReallocation1.Introduction方法的核心是利用显著性图，根据每个区域的显著性重新分配tokens。显著性图是通过混合规模的自我关注来估计的，并在训练过程中自我进化。直观地说，我们将更多的tokens分配给显著区域，以实现细粒度的关注，而将更少的tokens分配到次要区域，以换取效

じんじん·2024-01-01 17:57

AI多多：人工智能的魅力与无限可能

无论是智能手机，智能家电，还是自动驾驶汽车，人工智能都在以其独特的方式，为我们的生活带来前所未有的便利。然而，对于大多数人来说，人工智能仍然是一个高深莫测的领域，既充满神秘色彩，又让人望而生畏。

西瓜视频仙王吖·2024-01-01 15:58

Self-Driving Cars 专项课程-Safety for Self-Driving Cars

本周,我们将深入探讨基础知识关于将安全性融入自动驾驶汽车设计的。本单元中，我们将讨论最近的一些自动驾驶车的碰撞报告，然后我们会正式定义自动驾驶车的安全概念,并讨论最常见的危险源。

m0_37860076·2024-01-01 14:50

Coursera自动驾驶课程第4讲：Safety Assurance for Autonomous Vehicles

在上一讲《Coursera自动驾驶课程第3讲：Self-DrivingHardwareandSoftwareArchitectures》中我们了解了自动驾驶汽车常用的传感器和硬件组件、软件系统。

自动驾驶小学生·2024-01-01 14:19

Apollo自动驾驶：新一代智能交通革命的引擎

前言「作者主页」：雪碧有白泡泡「个人网站」：雪碧的个人网站ChatGPT体验地址文章目录前言1.单元测试基础2.集成测试指南3.持续集成与自动化测试结论工程化测试：Apollo的单元测试与集成测试指南在开发现代Web应用程序时，测试是确保代码质量和应用程序稳定性的关键步骤。Apollo作为流行的GraphQL客户端框架，也需要进行充分的测试来验证其功能和性能。本文将为你提供关于Apollo的单元测

雪碧有白泡泡·2024-01-01 08:45

驾驶人类未来：Apollo自动驾驶系统的影响力

前言「作者主页」：雪碧有白泡泡「个人网站」：雪碧的个人网站ChatGPT体验地址文章目录前言1.什么是自定义指令？2.Apollo中的自定义指令2.1查询中的自定义指令2.2变更操作中的自定义指令3.自定义指令的实现结论文章目录前言1.什么是自定义指令？2.Apollo中的自定义指令2.1查询中的自定义指令2.2变更操作中的自定义指令3.自定义指令的实现结论自定义指令与Apollo：定制化数据查询

雪碧有白泡泡·2024-01-01 08:13

1%的改变

人类的大脑就像自动驾驶的汽车一样，能够支配许多自动的日常行为，而且节约能量。这些自动发生的行为便是我们养成的习惯。无论是好是坏，我们的习惯都会影响我们，如果想要改掉坏习惯，要做的就是重写我们的大脑。

马明洋河南信阳·2024-01-01 07:41

今年努力输出的嵌入式Linux视频

下面是合作的官方前面发的宣传文章，今天我也分享一下：对于研究SLAM、自动驾驶、工业3D视觉的小伙伴来说，Linux开发现在已经越来越重要。

良知犹存·2024-01-01 06:44

万字长文谈自动驾驶occupancy感知

文章目录prologuepaperlistVision-basedoccupancy:1.[MonoScene:Monocular3DSemanticSceneCompletion[CVPR2022]](https://arxiv.org/pdf/2112.00726.pdf)2.[Tri-PerspectiveViewforVision-Based3DSemanticOccupancyPredi

_cv_·2024-01-01 04:11

亲爱的程序猿们，元旦快乐！

软件开发将进入“自动驾驶”时代，程序员们可以坐享其成，让AI助手帮你们写代码，你们只需负责验收和吐槽。代码审查将变得更加有趣，不再是枯燥

AnyaPapa·2024-01-01 03:56

语义分割的应用及发展

语义分割可用于自动驾驶车辆、医学影像处理、机器人视觉以及图像搜索等领域。本篇文章将从以下方面阐述语义分割的基本原理、应用场景、算法模型以及未来发

从懒虫到爬虫·2024-01-01 03:23

计算机视觉（CV）技术的优势和挑战

计算机视觉（CV）技术的优势和挑战可以通过以下例子进行说明：优势：自动驾驶汽车：CV技术可以通过识别道路、交通标志和其他车辆来实现自动驾驶。

天玑y·2024-01-01 02:25

【论文阅读笔记】Meta Relational Learning for Few-Shot Link Prediction in Knowledge Graphs - EMNLP 2019

知识图谱-->知识补全-->长尾问题-->元关系学习基于度量的方法基于优化的方法（本文）文章目录Abstract1Introduction2RelatedWork2.1知识图谱嵌入2.2元学习（Meta-Learning）3TaskFormulation4Method4.1关系元学习器4.2嵌入学习器4.3训练目标5Experiments5.1数据集和评估指标5.2实施5.3结果5.4消融研究5.

卷卷0v0·2024-01-01 02:14

【论文阅读笔记】One-Shot Relational Learning for Knowledge Graphs - EMNLP 2018

知识图谱-->知识补全-->长尾问题-->元关系学习基于度量的方法（本文）基于优化的方法文章目录Abstract1Introduction2RelatedWork关系学习的嵌入模型小样本学习3Background3.1问题定义3.2One-Shot学习设置4Model4.1邻居编码器4.2匹配处理器4.3损失函数和训练5Experiments5.1数据集5.2实施细节5.3结果关于模型选择的备注5

卷卷0v0·2024-01-01 02:33

Apollo自动驾驶系统：实现城市可持续交通的迈向

前言「作者主页」：雪碧有白泡泡「个人网站」：雪碧的个人网站ChatGPT体验地址文章目录前言引言：1.什么是微服务架构？2.微服务架构的组成要素3.微服务架构的挑战和解决方案4.微服务架构的可扩展性和弹性第二部分：结合应用：构建可扩展的应用程序1.如何结合使用Apollo和微服务架构？2.构建可扩展的数据图和查询语句3.处理跨服务的数据一致性和事务4.监控和故障处理结论总结引言：在现代软件开发中，

雪碧有白泡泡·2023-12-31 23:08

Apollo自动驾驶：改变交通运输的游戏规则

前言「作者主页」：雪碧有白泡泡「个人网站」：雪碧的个人网站ChatGPT体验地址文章目录前言1.Apollo缓存层2.本地状态管理库3.离线同步和冲突解决4.离线数据同步和离线优先策略结论构建离线应用：Apollo与本地状态管理在现代Web应用程序的开发中，离线功能已经变得越来越重要。用户希望能够无需依赖强大的网络连接，仍然能够使用应用程序的部分或全部功能。在这种情况下，Apollo与本地状态管理

雪碧有白泡泡·2023-12-31 23:07

深度学习与Apollo自动驾驶：创造智能驾驶的未来

前言「作者主页」：雪碧有白泡泡「个人网站」：雪碧的个人网站ChatGPT体验地址文章目录前言1.Apollo缓存层概述2.缓存策略的重要性3.缓存策略的配置4.数据层次结构的管理结论文章目录前言1.Apollo缓存层概述2.缓存策略的重要性3.缓存策略的配置4.数据层次结构的管理结论缓存策略与Apollo：优化网络请求性能在现代Web应用程序的开发中，网络请求的性能是非常重要的。快速获取数据并提供

雪碧有白泡泡·2023-12-31 23:07

Apollo自动驾驶：从概念到现实的里程碑

前言「作者主页」：雪碧有白泡泡「个人网站」：雪碧的个人网站ChatGPT体验地址文章目录前言1.ApolloClient2.ApolloServer3.ApolloFederation4.ApolloTracing5.ApolloCodegen6.ApolloLink7.其他工具和框架结论Apollo生态系统探索：更多工具与框架的介绍Apollo是一个强大的GraphQL生态系统，提供了丰富的工具

雪碧有白泡泡·2023-12-31 23:05

【论文阅读】Cyro-EM数据处理软件Dynamo

论文：《Dynamo:Aflexible,user-friendlydevelopmenttoolforsubtomogramaveragingofcryo-EMdatainhigh-performancecomputingenvironments》软件：目录AbstractKeywords1Introduction1.1CryoElectronTomographyandsubtomogramav

风花雪月西柠鸭·2023-12-31 23:50

三. LiDAR和Camera融合的BEV感知算法-BEVFusion

目录前言0.简述1.算法动机&开创性思路2.主体结构2.1相机支路2.2点云支路2.3Fusion3.损失函数4.性能对比总结下载链接参考前言自动驾驶之心推出的《国内首个BVE感知全栈系列学习教程》，链接

爱听歌的周童鞋·2023-12-31 22:38

自动驾驶学习笔记（二十四）——车辆控制开发

#Apollo开发者#学习课程的传送门如下，当您也准备学习自动驾驶时，可以和我一同前往：《自动驾驶新人之旅》免费课程—>传送门《Apollo开放平台9.0专项技术公开课》免费报名—>传送门文章目录前言控制算法控制标定控制协议控制代码控制调试控制评价总结前言见

Mr.Cssust·2023-12-31 19:36

【论文阅读】OccNeRF: Self-Supervised Multi-Camera Occupancy Prediction with Neural Radiance Fields

原文链接：https://arxiv.org/abs/2312.092431.引言3D目标检测任务受到无限类别和长尾问题的影响。3D占用预测则不同，其关注场景的几何重建，但多数方法需要从激光雷达点云获取的3D监督信号。本文提出OccNeRF，一种自监督多相机占用预测模型。首先使用图像主干提取2D特征。为节省空间，本文直接插值2D特征得到3D体素特征，而不使用交叉注意力。此外，本文考虑相机视野的无限

byzy·2023-12-31 11:09

论文阅读＜Contrastive Learning-based Robust Object Detection under Smoky Conditions＞

论文链接：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022W/UG2/papers/Wu_Contrastive_Learning-Based_Robust_Object_Detection_Under_Smoky_Conditions_CVPRW_2022_paper.pdfAbstract目标检测是指有效地找出图像中感兴趣的目标，然后准确地确定它们的

yrhzmu·2023-12-31 08:07

【论文阅读】Self-Paced Curriculum Learning

论文下载代码SupplementaryMaterialsbib:@INPROCEEDINGS{,title={Self-PacedCurriculumLearning},author={LuJiangandDeyuMengandQianZhaoandShiguangShanandAlexanderHauptmann},booktitle={AAAI},year={2015},pages={2694

来日可期1314·2023-12-31 08:04

Ref 系列 UniRef++: Segment Every Reference Object in Spatial and Temporal Spaces 论文阅读笔记

Ref系列UniRef++:SegmentEveryReferenceObjectinSpatialandTemporalSpaces论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作3.1统一的模型

乄洛尘·2023-12-31 08:34

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