UniAD

51-16 FusionAD 用于自动驾驶预测与规划任务的多模态融合论文精读

这项工作首次发表于2023年8月2日，性能超越了2023CVPR最佳论文UniAD模型。
深圳季连AIgraphX·2024-01-24 18:49

端到端自动驾驶

UniAD[CVPR2023]:使用transformer架构，统一自动驾驶流程，完成所有检测，跟踪，建图，轨迹预测，占据栅格预测与规划的端到端推理。
yang_daxia·2024-01-11 10:07

2023 11月Uniapp有奖猜歌游戏系统源码 带流量主

正文:有奖猜歌游戏是一款基于uni-app、uniCloud、uniAD开发的小游戏，通过猜歌曲、观看广告赚取现金奖励。
wegwde·2023-11-19 03:35

2023 有奖猜歌游戏系统源码 附流量主

有奖猜歌游戏是一款基于uni-app、uniCloud、uniAD开发的小游戏，通过猜歌曲、观看广告赚取现金奖励。
森特源码·2023-11-19 03:34

Uniapp有奖猜歌游戏系统源码 带流量主

有奖猜歌游戏是一款基于uni-app、uniCloud、uniAD开发的小游戏，通过猜歌曲、观看广告赚取现金奖励。
百创科技·2023-11-19 03:24

【论文阅读】Planning-oriented Autonomous Driving

作者们提出了一个框架UniAD，由四个基于transformer解码器的模块组成感知和预测部分，最后跟一个规划器。Transformer的query用于连通各个模块，来建模驾驶场景中实体的交互。
ryb4i·2023-11-12 13:33

如何定位TypeError: cannot pickle dict_keys object错误原因及解决NuScenes数据集在多进程并发训练或测试时出现的这个错误

近期实验自动驾驶大模型UniAD时，发现按照默认的配置跑程序在我自己安装的环境里(我的环境里CUDA和pytorch等各种支撑软件比作者在github上列的要新)运行测试时总是报错TypeError:cannotpickle'dict_keys'objectFile
Arnold-FY-Chen·2023-11-12 10:48

解决UniAD在高版本CUDA、pytorch下运行遇到的问题

UniADhttps://github.com/OpenDriveLab/UniAD是面向行车规划集感知(目标检测与跟踪)、建图(不是像SLAM那样对环境重建的建图，而是实时全景分割图像里的道路、隔离带等行车需关注的相关物体
Arnold-FY-Chen·2023-11-12 10:16

UniAD 论文学习

一、解决了什么问题？当前的自动驾驶方案大致由感知（检测、跟踪、建图）、预测（motion、occupancy）和规划三个模块构成。为了实现各种功能，智驾方案大致包括两种路线。一种是针对每个任务都部署一个模型，该范式能降低各团队间的研发困难度，但由于各个优化目标是孤立的，会引发模块之间信息丢失、错误累加和特征不对齐的问题。另一种是多任务的设计路线，多个任务heads共享一个特征提取器，该范式能节省边
calvinpaean·2023-10-09 16:52

CVPR 2023 | GPT-4与文心一言同台竞技，居然是为了自动驾驶UniAD工作！

以下文章来源于OpenDriveLab，作者OpenDriveLab编辑：一点人工一点智能原文：CVPR2023|GPT-4与文心一言同台竞技，居然是为了自动驾驶UniAD工作！
·2023-06-22 19:41

UniAPP开发让原生封装广告插件注意事项

由于官方UniAD广告组件集成了“广点通”和“穿山甲”SDK，目前不支持自行开发包含这两个SDK的原生插件，云打包会导致冲突；有的公司觉得UniAD收益太低，大多数广告收益被Uni官方瓜分了，想让原生（
Minnie_Liu·2023-02-07 10:33

UniAD【异常检测：Reconstruction-based】【expand】

2022.6，NeurIPS2022背景改变了异常检测任务的难度，即使用所有的类训练产生一个模型，而非单个类产生单个模型，取得还不错的效果。意义：随着异常种类数量增加，单个类单个模型可能会消耗大量内存；不适合正常样本出现大量类内多样性的情况。任务改变前后对比一下：恒等映射（identicalshortcut）:重构模型是在正常样本上训练的，但遇到异常同样会重构成功。论证方式1.测试三种网络架构ML
太简单了·2022-12-03 09:27

【A Unified Model for Multi-class Anomaly Detection, NeurIPS 2022】

针对这个问题，我们提出的UniAD为多类别异常检测提供了一个统一的架构。在这种具有挑战性的场景下，流行的重建网络会陷入”同等捷径“困境，所谓”同等捷径“
Howie_tzh·2022-11-23 15:16

UniAD

paper：https://arxiv.org/abs/2206.03687（AcceptedbyNeurIPS2022）代码：https://github.com/zhiyuanyou/UniAD文章作者与机构
tt姐whaosoft·2022-10-23 14:29
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