自动驾驶论文阅读

Apollo模块：开源配置管理的明日之星

Apollo模块概述目录结构功能模块编译福利活动主页传送门：传送概述目录结构按照功能模块划分：|-cyber消息中间件，替换ros作为消息层|-docker容器相关|-docs文档相关|-modules自动驾驶模块
家有娇妻张兔兔·2023-10-30 01:24

架构师必知必会系列：物联网架构与边缘计算

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介物联网（IoT）是一个新兴的互联网模式，它将网络技术应用于智能家居、智慧城市、自动驾驶等领域。
禅与计算机程序设计艺术·2023-10-30 00:18

[毕设记录]@开题调研: 论文阅读记录1

文章目录碎碎念来一波论文阅读记录1.《SmartChatbotforCollegeInformationEnquiryUsingDeepNeuralNetwork》过一遍文章总结吐槽...
临风而眠·2023-10-29 23:40

毫米波雷达论文速递 | Dual Radar: A Multi-modal Dataset with Dual 4D Radar for Autononous Driving

AMulti-modalDatasetwithDual4DRadarforAutononousDriving原文链接：https://arxiv.org/abs/2310.07602摘要提出了一种大规模多模态数据集,包含两种不同类型的4D雷达数据,用于自动驾驶中的
R.X. NLOS·2023-10-29 22:48

ICRA 2023 | 最新激光雷达-相机联合内外参标定，一步到位！

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取今天自动驾驶之心很荣幸邀请到石头，为大家分享ICRA2023最新的激光雷达-相机的联合标定方法，可同时标定内参和外参。
自动驾驶之心·2023-10-29 20:55

3D激光雷达与图像传感器的外参标定

激光雷达与摄像机的外参标定自动驾驶应用中激光雷达(3D扫描)与图像特征融合需要明确两个传感器的外参数，那么如何获得此外参数呢？
CS_Zero·2023-10-29 20:25

ResNeXt论文阅读笔记.md

目录1.提出背景2.核心思想3.论文核心4.分组卷积5.核心代码论文:AggregatedResidualTransformationsforDeepNeuralNetworks论文地址:https://arxiv.org/abs/1611.05431代码地址Keras:https://github.com/titu1994/Keras-ResNeXtPytorch:https://github.
weixin_30608503·2023-10-29 19:15

论文阅读——RoBERTa A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach

RoBERTaARobustlyOptimizedBERTPretrainingApproachAbstractDevlin等人在BERTPre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding提出的BERT预训练研究虽然已达到最优结果，但训练成本比较高，很难彻底得到训练训练的时候通常是在不同大小的私有数据集上进行训练的
Trigger_2017·2023-10-29 18:03

论文阅读——MC-BERT

ConceptualizedRepresentationLearningforChineseBiomedicalTextMining本文介绍本文动机相关工作本文方法1、整个实体MASK2、全跨度Masking3、在生物医学领域的进一步预训练实验1、预训练数据和设置2、Finetuning任务3、实验结果IC数据集个人测试本文介绍论文地址：https://arxiv.org/pdf/2008.108
可乐加冰呀·2023-10-29 18:03

经典论文阅读（4）——BERT

BERT依赖于所有层的上下文进行预训练，学习深度双向表征。屏蔽语言模型MLM随机屏蔽了输入中的一些标记，其目的是根据上下文预测被屏蔽的单词。MLM的目标是将表征融合上下文，以预训练一个深度双向Transformer。除了MLM，还用了一个“下一句预测”任务联合预训练文本对表示。输入表征一个输入token的表征为相应的tokenembedding、segmentembedding、positione
fmf1287·2023-10-29 17:29

论文阅读——BERT

ArXiv：https://arxiv.org/abs/1810.04805github：GitHub-google-research/bert:TensorFlowcodeandpre-trainedmodelsforBERT一、模型及特点：1、模型：深层双向transformerencoder结构BERT-BASE：(L=12,H=768,A=12）BERT-LARGE：(L=24,H=102
じんじん·2023-10-29 17:26

论文阅读——InstructGPT

论文：Training_language_models_to_follow_instructions_with_human_feedback.pdf(openai.com)github：GitHub-openai/following-instructions-human-feedback将语言模型做得更大并不能从本质上使它们更好地遵循用户的意图。例如，大型语言模型可能生成不真实、有害或对用户毫无帮
じんじん·2023-10-29 15:58

[论文阅读]Ghost-free High Dynamic Range Imaging with Context-aware Transformer

多帧高动态范围成像（HighDynamicRangeImaging,HDRI/HDR）旨在通过合并多幅不同曝光程度下的低动态范围图像，生成具有更宽动态范围和更逼真细节的图像。如果这些低动态范围图像完全对齐，则可以很好地融合为HDR图像，但是，实际拍摄到的图像容易受到相机、物体运动的干扰，三张低动态范围图像往往不能很好地得到对齐，直接对三图像做融合的话，所生成的图像容易产生伪影、重影，例如下图所示：
跪求指点·2023-10-29 15:16

HuggingGPT Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in HuggingFace---论文阅读总结

1、介绍LLMS（Largelanguagemodels）在语言理解、生成、交互和推理方面产生优越的能力，推动了新的研究主题，例如上下文学习、指令学习以及思维链提示。目前LLM技术仍不完善，主要有：限于文本生成的输入和输出形式，当前LLM缺乏处理视觉和语音等复杂信息的能力。在现实场景中，一些复杂任务通常由多个子任务组成，需要多个模型的调度和协作，超出了语言模型的能力。在零样本或少量样本情况下比一些
星冢·2023-10-29 15:10

图像识别在自动驾驶汽车中的决策规划与控制策略研究。

图像识别在自动驾驶汽车中的决策规划与控制策略研究随着自动驾驶技术的不断发展，图像识别已经成为实现自动驾驶的关键技术之一。在自动驾驶汽车中，图像识别技术主要用于环境感知、决策规划和控制系统。
matlabgoodboy·2023-10-29 15:58

基于图像识别的自动驾驶汽车障碍物检测与避障算法研究

基于图像识别的自动驾驶汽车障碍物检测与避障算法研究是一个涉及计算机视觉、机器学习、人工智能和自动控制等多个领域的复杂问题。以下是对这个问题的研究内容和方向的一些概述。
matlabgoodboy·2023-10-29 15:25

【自动驾驶】Free space与Ray casting

文章目录1Freespace是什么2Raycasting是什么3它俩啥关系4TODO1Freespace是什么在自动驾驶领域，freespace即可行驶区域，在结构化道路的十字路口/非结构化道路都有很大作用
EEPI·2023-10-29 15:24

Yolo-Z：改进的YOLOv5用于小目标检测

目录一、前言二、背景三、新思路四、实验分析论文地址：2112.11798.pdf(arxiv.org)一、前言随着自动驾驶汽车和自动驾驶赛车越来越受欢迎，对更快、更准确的检测器的需求也在增加。
code2035·2023-10-29 14:00

2020-05-09

周末要回顾一下之前的论文阅读，整理一下教学设计，为下周的比赛做准备
27b99eea3bc7·2023-10-29 14:32

推荐系统论文阅读（五十三)-基于多任务模型的蒸馏召回模型

论文：论文题目：《DistillationbasedMulti-taskLearning:ACandidateGenerationModelforImprovingReadingDuration》论文地址：https://arxiv.org/pdf/2102.07142.pdf中间因为工作原因断更了几个月，今天我们来重新阅读一篇关于蒸馏的论文吧，刚好笔者最近一直在做蒸馏相关的任务。一、背景在qq看
推荐系统论文阅读·2023-10-29 12:57

【论文阅读】Online computation offloading and trajectory scheduling for UAV-enabled wireless powered mobil

文章目录论文基本信息摘要1.引言2.相关工作3.系统模型3.1任务队列模型3.2本地计算3.3基于TDMA（时分多址接入）的任务卸载3.4EnergyQueuingModel能量排队模型3.5无人机能耗（1）UAVserviceenergyconsumption无人机服务能耗（2）UAVflyingenergyconsumption无人机飞行能耗4.PROBLEMFORMULATION问题定式化4
小威W·2023-10-29 11:44

探索控制领域：从电视遥控器到自动驾驶【基础概念理解、应用实例】

当谈到控制学和控制系统时，你可能会联想到电视遥控器、自动驾驶汽车、飞机自动驾驶系统以及许多其他自动化系统。但控制学是一个更广泛的学科，它涵盖了各种领域，从工程到生物学，从经济学到环境科学。
修炼室·2023-10-29 10:41

2023年MathorCup大数据竞赛A题基于计算机视觉的坑洼道路检测和识别 思路论文代码

国外相关论文,持续更新自主道路裂缝和坑洼检测随着自动驾驶汽车和自主机器人的出现，势在必行检测裂缝和坑洼等道路损伤并执行必要的操作规避操作，以确保机上乘客或设备的流畅旅程。
数学建模讲解·2023-10-29 09:11

2.1.2 激光雷达

更多内容，请关注：github：Autopilot-Updating-Notesgitee:Autopilot-Updating-Notes激光雷达是自动驾驶领域非常依赖的传感器，越来越多的自动驾驶公司看好激光雷达的应用前景
N维先生·2023-10-29 01:27

计算机视觉 激光雷达结合无监督学习进行物体检测的工作原理

它集成在自动驾驶汽车、自主无人机、机器人、卫星、火箭等中。该传感器使用激光束了解世界，并测量激光击中目标返回所需的时间，输出是点云信息，利用这些信息，我们可以从3D点云中查找障碍物。
坐望云起·2023-10-29 01:54

自动驾驶之—LaneAF学习相关总结

0.前言：最近在学习自动驾驶方向的东西，简单整理一些学习笔记，学习过程中发现宝藏up手写AI1.概述Laneaf思想是把后处理放在模型里面。
Little__Black·2023-10-28 22:37

MIT Kimera论文阅读笔记

论文出处1.title={Kimera:anOpen-SourceLibraryforReal-TimeMetric-SemanticLocalizationandMapping}2.author={Rosinol,AntoniandAbate,MarcusandChang,YunandCarlone,Luca}3.year={2020}4.booktitle={IEEEIntl.Conf.onR
Compile666·2023-10-28 22:31

Apollo 快速上手指南：打造自动驾驶解决方案

DreamView播放离线数据包PNCMonitor内置的数据监视器cyber_monitor实时通道信息视图福利活动主页传送门：传送概述  Apollo开放平台是一个开放的、完整的、安全的平台，将帮助汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴结合车辆和硬件系统
家有娇妻张兔兔·2023-10-28 21:12

Apollo安装全攻略

环境容器源码安装安装Linux系统（可选）安装NVIDIAGPU驱动安装docker下载并编译Apollo源码运行Dreamview检验编译是否成功福利活动主页传送门：传送概述  Apollo（阿波罗）是一个流行的开源自动驾驶平台
家有娇妻张兔兔·2023-10-28 21:36

自动驾驶综述、定位、感知、规划、视觉、感知、算法（自动驾驶需要哪些知识？）关于我自学基于深度强化学习后课评

我们大家看到了围棋高手和“阿尔法围棋”的人机大战，我们也见识到了人工智能、无人驾驶、语音识别、移动支付等等各种各样最新的技术和概念，这一切都是创造精神带给我们的，也让我们对未来充满了更多的`期待欢迎大家和我一起探讨自动驾驶相关技术
面试题库test·2023-10-28 21:28

CNN可视化论文阅读

论文链接：https://arxiv.org/abs/1311.2901这篇文章采用反卷积的思想实现CNN特征可视化，首先介绍一下什么是反卷积网络。反卷积我们都知道CNN主要是由卷积层和下采样(pooling)层来构建网络结构，一层一层，通过对上一层的输出进行卷积或者pool从而得到维度小一点的featuremaps。而反卷积网络则是一个让特征图像学着映射到原图像的方法，经典的反卷积网络类似于自编
小熊猫Q3·2023-10-28 18:08

辅助驾驶功能开发-功能规范篇(23)-1-Mobileye NOP功能规范

1目的高阶辅助驾驶（NOP）或高速路自动驾驶（HWP）是舒适的驾驶功能，可在高速公路条件下和最高130公里/小时的速度下对车辆进行横向和纵向控制。
门开了她来了·2023-10-28 11:05

论文阅读——RoBERTa

一、LM效果好但是各种方法之间细致比较有挑战性，因为训练耗费资源多、并且在私有的不同大小的数据集上训练，不同超参数选择对结果影响很大。使用复制研究的方法对BERT预训练的超参数和数据集的影响细致研究，发现BERT训练不够，提出训练BERT的方法RoBERTa。RoBERTa方法：1、训练更长时间、数据集更大2、移除NSP任务3、在更长的序列上训练：Wetrainonlywithfull-lengt
じんじん·2023-10-28 09:23

论文阅读 - Learning Human Interactions with the Influence Model

NIPS'01早期模型要求知识背景：似然函数，极大似然估计、HMM、期望最大化目录1Introduction2TheFacilitatorRoom3TheInfluenceModel3.1(Re)introducingtheInfluenceModel3.2LearningfortheInfluenceModel3.2.1期望——影响力最大化模型3.2.2观察到的影响力模型3.2.3综合数据观察到
无脑敲代码，bug漫天飞·2023-10-28 09:45

论文阅读：RFAConv: Innovating Spatial Attention andStandard Convolutional Operatio|RFAConv:创新空间注意力和标准卷积操作

摘要一、简介3研究方法3.1标准卷积操作回顾3.2空间注意力回顾3.3空间注意与标准卷积运算3.4创新空间注意力和标准卷积操作入数据总结摘要空间注意力被广泛用于提高卷积神经网络的性能。但是，它也有一定的局限性。本文提出了空间注意有效性的新视角，即空间注意机制从本质上解决了卷积核参数共享问题。然而，空间注意生成的注意图所包含的信息对于大尺寸卷积核是不够的。因此，我们提出了一种新的注意机制——接受场注
LL.009·2023-10-28 07:42

论文阅读——ELECTRA

论文下载：https://openreview.net/pdf?id=r1xMH1BtvB另一篇分析文章：ELECTRA详解-知乎一、概述对BERT的tokenmask做了改进。结合了GAN生成对抗模型的思路，但是和GAN不同。不是对选择的token直接用mask替代，而是替换为一个生成器网络产生的token。然后训练模型时并不是只被破坏的token，而是训练一个辨别模型来预测这些被破坏的输入的每
じんじん·2023-10-28 05:15

论文阅读——DistilBERT

ArXiv：https://arxiv.org/abs/1910.01108TrainLoss:DistilBERT：DistilBERT具有与BERT相同的一般结构，层数减少2倍，移除token类型嵌入和pooler。从老师那里取一层来初始化学生。Thetoken-typeembeddingsandthepoolerareremovedwhilethenumberoflayersisreduce
じんじん·2023-10-28 05:14

论文阅读——BART

Arxiv:https://arxiv.org/abs/1910.13461一个去噪自编码器的预训练序列到序列的模型。是一个结合了双向和自回归transformers的模型。预训练分为两个阶段：任意噪声函数破坏文本和序列模型重建原始文本一、模型input：被破坏的文本-->bidirectionalencoder-->left-to-rightautoregressivedecoder-->out
じんじん·2023-10-28 05:14

论文阅读——BERT

BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding1.Motivation2.Contribution3.Method3.1BERT3.2Pre-trainingBERT3.3Fine-tuningBERT4.Experiment4.1GLUE4.2SQuADv1.14.3SWAG4.4Ablation1
猫猫头不写bug·2023-10-28 05:37

论文阅读——MAE

MaskedAutoencodersAreScalableVisionLearners1.一些乱七八糟的知识1.Motivation2.Contribution3.Method3.1核心思想3.2Method4.Experiment4.1MainProperties4.2ComparisonswithPreviousResults4.3在迁移学习上的效果论文地址：https://arxiv.org
猫猫头不写bug·2023-10-28 05:07

论文阅读——GPT3

来自论文：LanguageModelsareFew-ShotLearnersArxiv：https://arxiv.org/abs/2005.14165v2记录下一些概念等。，没有太多细节。预训练LM尽管任务无关，但是要达到好的效果仍然需要在特定数据集或任务上微调。因此需要消除这个限制。解决这些问题的一个潜在途径是元学习——在语言模型的背景下，这意味着该模型在训练时发展了一系列广泛的技能和模式识别
じんじん·2023-10-28 05:29

场景解析和语义分割区别_语义分割概念及应用介绍

摘要：一份关于语义分割的基本概述，涵盖语义分割的特征和可能的用途，包括地质检测、自动驾驶、面部识别等。近年来，以深度学习为中心的机器学习技术引起了人们的关注。
盐于律己鸭·2023-10-28 05:28

AI和机器学习：IT行业的未来就业机会

计算机视觉：机器学习和深度学习已经使计算机能够识别图像和视频中的对象、场景和情感，这在自动驾驶、医疗影像分析等领域具有广泛应用。推荐系统：许多在线平台，如社交媒体
lgbisha·2023-10-28 03:56

【论文翻译】Occluded Prohibited Items Detection

尽管在行人检测、自动驾驶等多种情况下都取得了可喜的成果，但在机场等交通站点进行安检的X射线图像中违禁物品的检测却很少受到关注。
Bulbbbb·2023-10-27 23:45

基于Pytorch的驾驶员分心行为实时检测

无论是自动驾驶汽车还是其它高端汽车，都配备了驾驶员监控系统，以持续跟踪驾驶员的行为。这对确保驾驶员保持目光在道路上，不被其他活动分散注意力至关重要，同时也在很大程度上避免发生事故。
穿着帆布鞋也能走猫步·2023-10-27 23:14

NVIDIA宣布推出全球首台AI计算机，让自动驾驶出租车成为现实

NVIDIA于今日发布了全球首台为完全自动驾驶出租车而设计的AI计算机。自软银入股英伟达以来，公司股票呈“火箭式”飙升，收盘时达1132.74亿美元。
机械鸡_·2023-10-27 23:14

【自监督论文阅读 4】BYOL

文章目录一、摘要二、引言三、相关工作四、方法4.1BYOL的描述4.2IntuitionsonBYOL’sbehavior（BYOL行为的直觉）4.3实验细节五、实验评估5.1LinearevaluationonImageNet（ImageNet上的线性评估）5.2Semi-supervisedtrainingonImageNet（ImageNet上的半监督训练）5.3Transfertoothe
hjxu2016·2023-10-27 22:20

[论文阅读]TR3D——迈向实时室内3D目标检测

TR3DTOWARDSREAL-TIMEINDOOR3DOBJECTDETECTION迈向实时室内3D目标检测论文网址：TR3D论文代码：TR3D论文简读这篇论文提出了TR3D,一个用于室内3D对象检测的快速且准确的全卷积网络方法。主要贡献如下:提出TR3D网络结构,相比普通的连通域卷积处理稀疏的3D数据更有效率。TR3D是在FCAF3D(ECCV2022)的基础上改进的，FCAF3D是一个用于3
一朵小红花HH·2023-10-27 19:40

[论文阅读]centerpoint——基于Center的三维目标检测与跟踪

centerpoint基于Center的三维目标检测和跟踪论文网址：centerpointcenterpoint前向传播过程1.输入:点云数据P2.经过3D编码器(如VoxelNet或者PointPillars),生成俯视图特征图M3.进入检测头,首先是一个可学习的3x3卷积层、BN层、ReLU激活函数4.分支到两个头:(1)中心点heatmap头:进行几个卷积生成K个热力图,表示K类目标的中心点
一朵小红花HH·2023-10-27 19:39

[论文阅读]CenterFormer——基于center的三维目标检测Transformer

CenterFormerCenter-basedTransformerfor3DObjectDetection论文网址：CenterFormer总结背景LiDAR是自动驾驶中的关键感知工具,可以提供高精度的
一朵小红花HH·2023-10-27 19:39
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