perception

Cyber RT部分名词理解

CyberRT部分名词理解Component在一个自动驾驶系统中，Perception,Localization,ControlSystems等模块以Component的形式，即组件的形式存在。
WeakyTang·2022-12-11 23:00

Cooperative Perception in an Automotive Context 综述

论文标题：SurveyonCooperativePerceptioninanAutomotiveContext发表期刊/会议：IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems2022本文旨在提供V2V和V2I的协同感知方法的最新情况。review了汽车背景下的协同感知，重点主要是在自车上，如定位、地图生成等。1引言REFERENCES[1]-[1
superbzhoucc·2022-12-11 18:21

Apollo 星火计划课程笔记 ---- Perception

ApolloPerception感知系统:传感器：Lidar,Camera,Radar,Ultrasonic,Phone地图:高精地图机器输出:道路信息：不强求在线识别，可以来自高精地图；场景理解，分割；障碍物信息:障碍物检测(位置，类别，形状大小)，障碍物跟踪(轨迹，速度),传感器融合(更安全)信号灯信息:camera识别颜色，其他信息来自地图；v2x是终极途径。Part-1多个维度看问题感知技
Tianchao龙虾·2022-12-11 14:54

Transformer BEV perception

4.1-4.10日，花了约15个小时，入门了transformer和基于Transformer的BEVperception，记录一下分享给志同道合的人，以下是学习路径。一、Transformer原理李宏毅2021深度学习课程，看了3遍self-attention和Transformer的原理，勉强看懂。因为这里是用语音识别作为例子的，和图片应用还是有点不一样。DETR论文，官方代码。官方推理代码一
冰冻三尺go·2022-12-11 09:06

每日一篇机器学习公众号D1-独家 | NLP的深度学习：ANN，RNN和LSTM详解

感知器Perception1、一个神经元就是将输入***加权求和***2、当以这种方式构建网络时，不属于输入层或输出层的神经元叫做隐藏层，正如它们的名称所描述：隐藏层是一个黑盒模型，这也正是ANN的主要特征之一
甄小胖·2022-12-10 11:29

感知机对偶算法

知识源于——《统计学习方法（第二版）》李航感知机（perception)一种二分类的线性分类模型。输入为实例的特征向量，输出为实例的类别（二分类类别为-1，+1二值）。
木北鲜生·2022-12-10 08:03

EM规划器：EMPlanner

EM规划器：EMPlannerEM规划器，也是规划模块Planning的核心，主要的任务是根据：感知模块Perception和预测模块Prediction得到的障碍物以及未来时间(e.g.5s内)的运动轨迹当前路况
旅途者0107·2022-12-05 23:19

自动驾驶轨迹预测任务浅述

目录1.自动驾驶任务浅述2.轨迹预测任务2.1agentencoding2.2mapencoding2.3trajectorydecoding1.自动驾驶任务浅述自动驾驶任务分为perception、prediction
Cameron Chen·2022-12-05 11:15

A Simple Baseline for BEV Perception Without LiDAR 论文笔记

原文链接：https://arxiv.org/pdf/2206.07959.pdf本文是针对BEV分割任务提出的。1.引言许多多视图图像方法关注生成自车周围3D场景的BEV语义表达，并用于与驾驶相关的任务上；通常的方法是使用单应性矩阵、借助深度估计、MLP、几何感知的transformer或是跨时空的可变形注意力将2D图像平面的特征“提升”到BEV平面。本文方法的“提升”操作是无需参数的，且不依赖
byzy·2022-12-05 01:27

自动驾驶技术

感知（perception）：汽车如何感知世界，深度学习是一个重要且强有力的感知工具，卷积神经网络构成深度学习分支，对感知任务至关重要，如分类，检测和分割这几种方法适用于几种不同无人驾
INGNIGHT·2022-12-04 06:58

Apollo详解之感知模块——摄像头识别

首先读取摄像头感知配置文件，该配置文件目录modules/perception/production/conf/perception/camera/fusion_camera_detection_component.pb.txt
weixin_49024732·2022-12-03 16:55

ubuntu18 ros中cv_bridge找不到opencv相关文件的问题

参考资料：https://blog.csdn.net/weixin_42587961/article/details/107666708https://github.com/ros-perception
这道题太难了！·2022-12-03 14:22

Ubuntu 安装 cv_bridge with opencv4

具体做法是：gitclonehttps://github.com/ros-perception/vision_opencv.git将cv_bridge中的CMakeLists.txt中的8-15行修改如
SoloGala·2022-12-03 14:21

【学习5】深度学习神经网络

upanddownsofdeeplearning1958：perception（linearmodel）->1980multi-layerperception->2006RBMinitialization
Raphael9900·2022-12-01 04:09

活体检测论文 Face Anti-Spoofing with Human Material Perception 阅读笔记

论文链接：FaceAnti-SpoofingwithHumanMaterialPerception|SpringerLink动机现有的CNN提取的特征和手工特征都是为通用图像识别任务设计的，这与需要细粒度信息的FAS任务不兼容。基于此，很多SOTA方法根据脸部固有的线索，将一些先验知识加入到特征表示中，如：rPPG、depth以及reflection。FAS任务中一个有趣且重要的问题是人类如何区分
Cassiel_cx·2022-11-30 19:06

pytorch学习-使用torch.nn模块自定义模型

使用nn.Module构建神经网络1打印网络perception，可以看到上述定义的layer1和layer22named_parameters()可以返回学习参数的参数名与参数值3将输入数据传入perception
潘旭阳·2022-11-29 08:57

HybridNets: End-to-End Perception Network

端到端的多任务感知网络：检测、车道线、freespace，性能优于YOLOP。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。论文HybridNets:End-to-EndPerceptionNetwork，代码已开源。欢迎对车道线检测、车位检测、freespace、目标跟踪、
StrongerTang·2022-11-28 23:49

Real-time single image depth perception in the wild with handheld devices

利用手持设备在野外进行实时单幅图像深度感知0ABSTRACTDepthperceptionisparamounttotacklereal-worldproblems,rangingfromautonomousdrivingtoconsumerapplications.Forthelatter,depthestimationfromasingleimagerepresentsthemostversa
张吱吱z·2022-11-28 05:19

(第一)采用pointcloud_to_laserscan将velodyne点云数据转化为二维数据

使用系统：ubuntu20.04+noetic一.安装pointcloud_to_laserscan包方法：源码安装GitHub链接httpsgithub地址：https://github.com/ros-perception
九洲风月·2022-11-28 03:20

apriltag_ros +realsense_ros+ubuntu20.04

realsenseD435和apriltag码官网：AprilTagTheAPRILRoboticsLaboratoryattheUniversityofMichiganinvestigatesAutonomy,Perception
扬之水，白石凿凿·2022-11-28 00:59

人工智能-强化学习-算法：DQN（Deep Q-Learning Network）【Deep Learning Network + Q-Learning 】

DQN（DeepQ-LearningNetwork）可谓是深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）的开山之作，是将深度学习与强化学习结合起来从而实现从感知（Perception
u013250861·2022-11-27 18:26

[论文评析-CV]MediaPipe: A Framework for Building Perception Pipelines， ArXiv,2019

MediaPipe:AFrameworkforBuildingPerceptionPipelines文章信息前言框架介绍MediaPipe用于目标检测(1)Detectionbranch:(2)Trackingbranch:MediaPipe框架重要的概念调度其他References文章信息论文题目：MediaPipe:AFrameworkforBuildingPerceptionPipeline
MasterQKK 被注册·2022-11-27 17:54

【论文阅读笔记】Past, Present, and Future of Simultaneous Localization and Mapping

关键词：Factorgraphs,localization,mapping,maximumaposterioriestimation,perception,robots,sensing,simultaneouslocaliz
肥鼠路易·2022-11-27 04:07

【深度学习】从实现异或运算开始

当感知器（Perception）第一次被提出时，作为发明者的罗森布拉特（Rosenblatt）霎时间受到了广泛的赞誉，但他的反对者以其无法解决“异或”问题为由，使得这个日后成为神经网络中最基本的神经元模型遭遇了人工智能发展史上的第一次寒冬
月亮鱼与十四行·2022-11-27 00:55

城区导航智能驾驶难在哪？写在小鹏/华为-极狐NOA释放之时

4-1HD—MAP4-2Perception4-3Prediction4-4交互式预测/社会化博弈五、与各家已经释放的高速导航智能驾驶相比，城区导航智能驾驶的系
yessunday·2022-11-26 16:10

论文阅读：PMF基于视觉感知的多传感器融合点云语义分割Perception-Aware Multi-Sensor Fusion for 3D LiDAR Semantic Segmentation

题目：Perception-AwareMulti-SensorFusionfor3DLiDARSemanticSegmentation中文：用于3DLiDAR语义分割的多传感器感知融合来源：ICCV2021
shiyueyueya·2022-11-26 15:03

Simple-BEV: What Really Matters for Multi-Sensor BEV Perception? 论文笔记

该论文是ASimpleBaselineforBEVPerceptionWithoutLiDAR的最新版本，针对的任务为图像(+雷达)的BEV分割。原文链接：https://arxiv.org/abs/2206.07959I.引言目前，基于图像的3D目标检测中，图像特征“提升”到BEV平面的方案主要包括使用单应性直接变换、使用深度估计变换、使用MLP变换、以及使用几何感知的transformer或跨
byzy·2022-11-25 13:01

论文阅读笔记：(2022) Delving into the Devils of Bird‘s-eye-view Perception: A Review, Evaluation and Recipe

paper:https://arxiv.org/abs/2209.05324code:GitHub-OpenPerceptionX/BEVPerception-Survey-Recipe:AwesomeBEVperceptionpapersandcookbookforachievingSOTAresults一、主要贡献1.对于近年来BEV感知进行全面回顾，包含一些高层级的逻辑和一些深入的细节；2.
chaoqinyou·2022-11-23 13:30

《认知科学与脑机接口》作业整合

知觉(Perception)：不仅觉察到刺激的存在及其重要属性，而且知道该刺激所代表的意义，在心理
半個俗人·2022-11-23 10:58

(三维重建论文)iSDF:Real-time Neural Signed Distance Fields for Robot Perception 代码运行与学习

(三维重建)iSDF:Real-timeNeuralSignedDistanceFieldsforRobotPerception代码运行与学习转载前一定要联系，不联系就不要转载啦~文章目录0说明1在提供姿势的序列上运行iSDF1.0下载代码1.1配置环境步骤1步骤2步骤3步骤41.2下载数据序列1.2.1ReplicaCAD数据(1)简介(2)下载数据(3)报错相关1.2.2所有12个序列1.2.
biter0088·2022-11-23 02:18

Talk预告 | 斯坦福大学计算机系博士后李昀烛：基于结构化世界模型的机器人操作和物理交互

他与大家分享的主题是:“基于结构化世界模型的机器人操作和物理交互”，届时将详细讲解我们如何在机器人系统中传感器(sensing)、感知(perception)、动力学建模(dynamics)、规划控制(
TechBeat人工智能社区·2022-11-22 13:39

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FocalLoss+DiceLoss和采用了反卷积。所以没有全文翻译。摘要在过去的十年中，多任务学习方法在解决全视驾驶感知问题方面取得了良好的效果，提供了高精度和高效的性能。在为计算
贰叁z·2022-11-20 22:27

论文笔记综述：自动驾驶感知的多模态传感器融合Multi-modal Sensor Fusion for Auto Driving Perception: A Survey

题目：Multi-modalSensorFusionforAutoDrivingPerception:ASurvey用于自动驾驶感知的多模态传感器融合：综述链接：https://arxiv.org/abs/2202.02703只翻译了个人认为比较重要的东西，有些官方话就省了。这篇文章通俗易懂，不过综述都是标记文献[xx]干了啥，其实咱也不知道他具体是咋做的，只看了前面大体介绍的部分。就是分类那里其
shiyueyueya·2022-11-20 03:43

Failed to find match for field ‘intensity‘.

订阅//订阅原始点云front_raw_cloud_sub_=node.subscribe("/hesai/pandar_points",100,&Perception::RawCloudCallBack
Guycynnnnn·2022-11-20 00:12

VIS 2021论文

UsingInteractiveClusteringandLabelingtoAnalyzeCorrelationPatterns:ADesignStudyfromtheManufacturingofElectricalEngines3.Perception
青筑·2022-11-19 22:24

基于Car2X-Based Perception模块的后期融合V2X协同感知

论文标题：Car2X-BasedPerceptioninaHigh-LevelFusionArchitectureforCooperativePerceptionSystems发表期刊/会议：2012IntelligentVehiclesSymposium问题：早期融合需要很高的数据带宽以传输来自不同传感器的原始数据；由于各传感器的原始数据格式不同，需要对融合模块进行重大改变，因此早期融合方式不具
superbzhoucc·2022-11-19 08:23

Adaptive Feature Fusion for Cooperative Perception using LiDAR Point Clouds

挑战：目前视觉感知技术的局限性，如有限的分辨率、天气影响和盲点。协同感知使网联无人车（CAV）、路边设施在通信范围内使用车辆通信（VC）系统共享感知信息，包括GPS和各种传感器数据（雷达，相机和激光雷达数据）。CAV可以接收并汇总来自其他CAV的信息和自己的本地感知数据，以实现协同感知提高自动驾驶系统的安全性和稳定性。3ProposedFramework提出的基于特征融合的协同感知网络结构是从Po
superbzhoucc·2022-11-19 08:53

V2VNet: Vehicle-to-Vehicle Communication for Joint Perception and Prediction

V2VNet：使用V2V通信提高自动驾驶车辆的感知和运动预测任务：感知和motion预测，SDV需要对3D场景进行推理，识别其他车辆/行人，并预测他们未来可能如何行动。在一个深度网络模型中联合执行3D目标检测和motion预测可提高准确性和稳健性，且两个任务的共享计算实现了高效的内存使用和快速的推理时间。挑战：严重遮挡的物体或距离较远的物体会导致稀疏的观察结果，对现代计算机视觉系统构成挑战。网联S
superbzhoucc·2022-11-19 08:22

AUTOWARE架构

AUTOWARE架构传感层（Sensing）计算层（Computing）感知（Perception）定位（Localization）检测（Detection）预测（Prediction）决策（Decision
dinghhhhh·2022-11-16 18:31

《动手学深度学习》(PyTorch版)代码注释 - 6 【Multi_Layer_Perception_with_simple_way】

目录说明配置环境此节说明代码说明本博客代码来自开源项目：《动手学深度学习》(PyTorch版)并且在博主学习的理解上对代码进行了大量注释，方便理解各个函数的原理和用途配置环境使用环境：python3.8平台：Windows10IDE：PyCharm此节说明此节对应书本上3.10节此节功能为：多层感知机的简洁实现由于此节相对容易理解，代码注释量较少代码#本书链接https://tangshusen.
Hurri_cane·2022-11-15 09:52

Vision-Centric BEV Perception: A Survey （以视觉为中心的BEV感知综述）论文笔记

原文链接：https://arxiv.org/abs/2208.027971.引言BEV表达包含了丰富的语义信息，精确定位和绝对尺度，可直接应用于下游任务如行为预测和运动规划。此外，BEV表达为融合不同视角、模态、时间和智能体的信息提供了物理可解释的方法。其中，以视觉为中心的BEV表达成本最低，但透视图（PV）与BEV之间的转换问题是不适定的。目前PV到BEV的变换方法主要分为两类，即基于几何的转
byzy·2022-11-13 14:39

李宏毅深度学习——深度学习介绍

DeepLearning近些年来吸引到了很多的关注，并且横跨多领域、横跨多种产品，有非常非常多的应用深度学习的历史、步骤1958年，一开始perception的提出引起了轰动，有人说可以利用perception
Grateful_Dead424·2022-11-09 12:41

梯度下降算法实现感知机模型

对比代码来自GitHub'''感知机perception,使用随机梯度下降优化以iris数据集为例,sepallength和sepalwidth作为特征,对0和1进行分类'''importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_sp
_森罗万象·2022-10-12 10:38

克里希那穆提《生命书》新译（9月14日）：当下觉知

觉知（perception），完全不同于所谓的直觉（int
歸鶴樓主·2022-09-13 15:03

CAS-KG——机器学习基础

课程目标了解以知识图谱为代表的大数据知识工程的基本问题和方法掌握基于知识图谱的语义计算关键技术具备建立小型知识图谱并据此进行数据分析应用的能力教学安排详情请见博客：CAS-KG——课程安排文章目录1.机器学习基础理论与概念2.神经网络与是深度学习基础感知机Perception
晴晴_Amanda·2022-09-10 07:51

【自动驾驶】《Multi-modal Sensor Fusion for Auto Driving Perception: A Survey》论文阅读笔记

引用@article{Wang2020MultiSensorFI,title={Multi-SensorFusioninAutomatedDriving:ASurvey},author={ZhangjingWangandYuWuandQingqingNiu},journal={IEEEAccess},year={2020},volume={8},pages={2847-2868}}1.摘要多模态融
wait a minute～·2022-08-12 07:34

文章解读 -- MotionNet: Joint Perception and Motion Prediction for Autonomous Driving Based on Bird’s Eye

文章解读–MotionNet:JointPerceptionandMotionPredictionforAutonomousDrivingBasedonBird’sEyeViewMaps摘要可靠地感知环境状态的能力，特别是对物体的存在以及它们的运动行为判断，对于自动驾驶至关重要。在这项工作中，我们提出了一个高效的深度模型，称为MotionNet，用于从3D点云同时执行感知和运动预测。MotionN
Darchan·2022-06-02 07:07

Pure Pursuit（纯追踪算法）ROS实践

PurePursuit（纯追踪算法）ROS实践一、背景知识自主移动机器人，或者说无人驾驶车辆，一般有三大子系统环境感知子系统（Perception）无人驾驶车辆通过传感器来获取环境信息，主要包括环境感知
胡子悍匪·2022-05-21 12:11

Apollo中的世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系

Apollo点云感知中的世界坐标系是velodyne128激光的位置（蓝色坐标系，X轴表示障碍物水平距离）；相机坐标系是相机的位置（红色坐标系，Z轴表示水平距离）；此处有一个坑：modules/perception
ysh1026·2022-05-01 12:27

【Apollo 6.0项目实战】Planning模块

联合仿真2.1Apollo启动2.2启动LGSVL仿真器2.3视频演示三、Dreamland仿真平台的使用参考前言环境：Ubuntu20.04Apollo6.0LGSVL仿真器Apollo6.0软件框架Perception
Travis.X·2022-04-20 07:26
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