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HybridNets
【freespace】
HybridNets
: End-to-End Perception Network
目录摘要1.介绍1.1.背景1.2.相关工作2.方法2.1.网络体系结构2.2.编码器2.3.译码器2.4.损失函数和训练3.实验与评估3.1.实验设置3.2.评价指标3.3.成本计算性能3.4.多任务性能4.结论与展望摘要端到端网络在多任务处理中变得越来越重要。一个突出的例子是驾驶感知系统在自动驾驶中的重要性越来越大。本文系统地研究了面向多任务的端到端感知网络,并提出了几个关键优化以提高准确性。
莫克_Cheney
·
2024-01-10 04:55
论文阅读
freespace
车道线
深度学习
C# OpenCvSharp DNN
HybridNets
同时处理车辆检测、可驾驶区域分割、车道线分割
效果项目代码usingOpenCvSharp;usingOpenCvSharp.Dnn;usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Drawing;usingSystem.IO;usingSystem.Linq;usingSystem.Numerics;usingSystem.Text;usingSystem.Windows.Fo
天天代码码天天
·
2023-11-11 09:54
OpenCV
Onnx
AI
dnn
人工智能
神经网络
HybridNets
可驾驶区域分割
车道线分割
C# OpenCvSharp DNN
HybridNets
同时处理车辆检测、可驾驶区域分割、车道线分割
效果项目代码usingOpenCvSharp;usingOpenCvSharp.Dnn;usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Drawing;usingSystem.IO;usingSystem.Linq;usingSystem.Numerics;usingSystem.Text;usingSystem.Windows.Fo
乱蜂朝王
·
2023-11-11 05:28
opencv
C#
AI
dnn
人工智能
神经网络
自动驾驶多任务框架
Hybridnets
——同时处理车辆检测、可驾驶区域分割、车道线分割模型部署(C++/Python)
一、多感知任务在移动机器人的感知系统,包括自动驾驶汽车和无人机,会使用多种传感器来获取关键信息,从而实现对环境的感知和物体检测。这些传感器包括相机、激光雷达、雷达、惯性测量单元(IMU)、全球导航卫星系统(GNSS)等。在自动驾驶和移动机器人的感知系统里面,相机的功能主要是周围的物体,这些感知任务包括任务包括物体检测和分割。物体检测:物体检测是指通过处理传感器数据来检测环境中的物体,如汽车、行人、
知来者逆
·
2023-09-11 08:07
C++
python
计算机视觉
自动驾驶
c++
python
多感知网络
人工智能
自动驾驶多任务框架 MultiTask V3、
HybridNets
和YOLOP比较
目标检测和分割是自动驾驶汽车感知系统的两个核心模块。它们应该具有高效率和低延迟,同时降低计算复杂性。目前,最常用的算法是基于深度神经网络的,这保证了高效率,但需要高性能的计算平台。在自动驾驶汽车的场景下,大多使用的都是计算能力有限的嵌入式平台,这使得难以满足上述要求。但是作者可以通过使用适当的架构、表示(降低数值精度、量化、修剪)和计算平台来降低网络的复杂性。在本文中,作者关注第一个因素——使用所
@BangBang
·
2023-07-19 07:32
object
detection
自动驾驶
人工智能
机器学习
人工智能之YOLOP v2来啦 | YOLOv7结合YOLOP的多任务版本,超越YOLOP以及
HybridNets
在过去的十年中,多任务学习方法在解决全景驾驶感知问题方面取得了不错的成果,同时提供了高精度和高效率的性能。在为计算资源有限的实时实际自动驾驶系统设计网络时,它已成为一种流行的范例。本文提出了一种有效且高效的多任务学习网络,可同时执行交通目标检测、可行驶道路区域分割和车道检测任务。YOLOP-v2模型在具有挑战性的BDD100K数据集上的准确性和速度方面实现了新的最先进(SOTA)性能。特别是与之前
大数据AI人工智能专家培训讲师叶梓团队
·
2023-02-01 12:18
人工智能讲师
人工智能
AI
人工智能
深度学习
计算机视觉
目标检测系列算法:
HybridNets
端到端感知网络
HybridNets
:End-to-EndPerceptionNetwork论文与源码论文摘要:端到端网络在多任务处理中变得越来越重要。一个突出的例子是驾驶感知系统在自动驾驶中的重要性日益增加。
源代码杀手
·
2022-12-22 22:40
深度学习目标检测算法
目标检测
算法
深度学习
HybridNets
:多任务端到端感知网络 目标检测+可行驶区域+车道线检测
论文
HybridNets
:End-to-EndPerceptionNetwork,代码已开源。
暧昧的呆呆猫
·
2022-12-22 22:05
目标检测
人工智能
计算机视觉
自动驾驶
程序人生
Nvidia jetson测试
Hybridnets
:多任务端到端感知网络 目标检测+可行驶区域+车道线检测
Hybridnets
:多任务端到端感知网络目标检测+可行驶区域+车道线
Hybridnets
:多任务端到端感知网络目标检测+可行驶区域+车道线检测-深度学习文档类资源-CSDN下载一、学习笔记EfficientHybridNetwork
Ponnyao
·
2022-12-11 19:28
自动驾驶
深度学习
xavier
目标检测
深度学习
计算机视觉
更好、更快、更强的多任务全景感知YOLOPv2,目标检测、freespace、车道线检测
今年5月29日,小汤给大家分享了《端到端的多任务感知网络HybridNet,性能优于YOLOP》,论文
HybridNets
:End2EndPerceptionNetwork,代码已开源,在目标检测、车道线
StrongerTang
·
2022-11-28 23:50
计算机视觉
自动驾驶
深度学习
目标检测
计算机视觉
深度学习
车道线检测
freespace
HybridNets
: End-to-End Perception Network
HybridNets
:End-to-EndPerceptionNetwork端到端的多任务感知网络:目标检测、车道线、freespace,性能优于YOLOP,速度可实时。
StrongerTang
·
2022-11-28 23:49
计算机视觉
自动驾驶
自动驾驶
人工智能
多任务感知
车道线检测
freespace
多任务全景感知YOLOPv2:目标检测、freespace、车道线
今年年初出了一片《端到端的多任务感知网络HybridNet,性能优于YOLOP》,论文
HybridNets
:End2EndPerceptionNetwork,代码已开源,在目标检测、车道线、freespace
@BangBang
·
2022-11-28 22:07
自动驾驶
目标检测
计算机视觉
人工智能
YOLOPv2: Better, Faster, Stronger for Panoptic Driving Perception(翻译)
YOLOPv2来啦|YOLOv7结合YOLOP的多任务版本,超越YOLOP以及
HybridNets
注:这篇文章相较于YOLOP改动较少,主干网络改为E-ELAN、可行驶区域分割分支接在主干网络的末端、车道线损失函数改为
贰叁z
·
2022-11-20 22:27
论文翻译和理解
深度学习
人工智能
计算机视觉
自动驾驶之分割论文、代码合集
YouOnlyLookOnceforPanopticDrivingPerception(鸟瞰图)FIERY:FutureInstancePredictioninBird’s-EyeViewfromSurroundMonocularCameras2022
HybridNets
点PY
·
2022-08-13 07:12
paper
自动驾驶
深度学习
人工智能
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