prediction

Trajectory-guided Control Prediction for End-to-end Autonomous Driving论文学习

1.解决了什么问题？端到端自动驾驶方法直接将原始传感器数据映射为规划轨迹或控制信号，范式非常简洁，从理论上避免了多模块设计的错误叠加问题和繁琐的人为规则设计。当前的端到端自动驾驶方法主要有两条独立的研究路线，要么基于规划轨迹来运行控制器，要么直接预测控制信号。端到端模型的预测输出一般有两种形式：轨迹/路径点和直接控制动作。但是，至于哪一种更好仍没有定论。预测控制信号可以直接用于车辆上，而规划轨迹则
calvinpaean·2023-11-05 12:58

2021-11-11

torch.nn.Module)代表LinearRegression继承了torch.nn.Module类，这个torch.nn.Module类中定义了__call__()函数，该函数调用了forward()函数，当执行prediction
weixin_43489941·2023-11-05 12:23

Django解决跨域请求的问题

报错原文已拦截跨源请求：同源策略禁止读取位于http://localhost:8000/prediction/lstm/的远程资源。
王家视频教程图书馆·2023-11-05 10:08

【论文阅读笔记】Traj-MAE: Masked Autoencoders for Trajectory Prediction

Abstract通过预测可能的危险，轨迹预测一直是构建可靠的自动驾驶系统的关键任务。一个关键问题是在不发生碰撞的情况下生成一致的轨迹预测。为了克服这一挑战，我们提出了一种有效的用于轨迹预测的掩蔽自编码器(Traj-MAE)，它能更好地代表驾驶环境中智能体的复杂行为。具体来说，我们的Traj-MAE采用了多种掩蔽策略来预训练轨迹编码器和地图编码器，允许捕获智能体之间的社会和时间信息，同时利用来自多个
技术宅学长·2023-11-03 18:02

siMLPe：Human Motion Prediction

BacktoMLP:ASimpleBaselineforHumanMotionPrediction解析摘要1.简介2.RelatedWork2.1基于RNN的人体运动预测2.2基于GCN的人体运动预测2.3基于Attention的人类运动预测2.4总结3.siMLPe3.1离散余弦变换（DiscreteCosineTransform(DCT)）3.2网络架构3.3Losses目标函数4.实验4.1
AIRV_Gao·2023-11-03 01:20

文献笔记|分子性质预测|Motif-based Graph Self-Supervised Learning for Molecular Property Prediction

Motif-basedGraphSelf-SupervisedLearningforMolecularPropertyPrediction题目：基于模体的图自监督学习用于分子性质预测来源：NeurIPS2021单位：中国科学技术大学挑战然而，大多数现有的GNNs自监督预训练框架只关注节点级或图级任务。这些方法不能捕捉子图或图模体中的丰富信息。例如，官能团(分子图中经常出现的子图)通常携带有关分子性
江城暮·2023-10-30 06:18

【阅读】预测与期待

预测（prediction）是一种十分重要的阅读心理机制。如果说阅读就是一项强健思维的运动，那么预测就是运动前简单的拉伸，它一方面活动了我们大脑的筋骨，一方面开启了我们求知的闸门。
世界品牌Y·2023-10-26 13:54

SAD notes

ESKF总结prediction更新误差先验FFF通过3.42来算得到这里有点绕的一点是:误差状态的FFF牵涉到名义状态,而名义状态又需要在时间上推进更新其中,F中的名义状态的推进通过公式3.41得到,
seamanj·2023-10-26 05:42

论文阅读--Crop yield prediction using machine learning: A systematic literature review

摘要：Machinelearningisanimportantdecisionsupporttoolforcropyieldprediction,includingsupportingdecisionsonwhatcropstogrowandwhattododuringthegrowingseasonofthecrops.Severalmachinelearningalgorithmshavebe
追忆苔上雪·2023-10-25 08:11

opencv dnn模块 示例(19) 目标检测 object_detection 之 yolox

文章目录0、前言1、网络介绍1.1、输入1.2、Backbone主干网络1.3、Neck1.4、Prediction预测输出1.4.1、DecoupledHead解耦头1.4.2、Anchor-Free1.4.3
aworkholic·2023-10-24 03:04

大厂面试机器学习算法（6）时间序列分析

文章目录序列特征构造时间序列分析任务-Indexing/QuerybyContent-Clustering-Classification-Segmentation/Summarization-Prediction-AnomalyDetection-MotifDiscovery
我是女生，我不做程序媛·2023-10-23 14:08

时间序列预测 DDSTGCN: Dual Dynamic Spatial-Temporal Graph Convolution Network for Traffic Prediction...

DDSTGCNDualDynamicSpatial-TemporalGraphConvolutionNetworkforTrafficPrediction1.概述2.模型结构3.DualSpatial-TemporalBlock【DST-Block】——双重时空块捕获交通流图的节点和边的时空特征3.1dualtransformations对偶变化——实现交通流图与其超图之间的互相变换3.2DIM模
苹果就叫不呐呐·2023-10-23 03:01

轨迹预测论文之八: Vision-based Intention and Trajectory Prediction in Autonomous Vehicles: A Survey

这两天偶然刷到了这篇知乎文章：轨迹预测的视觉方法综述，22年的，就找来看了一下，这边也做一下记录。文章的地址：Vision-basedIntentionandTrajectoryPredictioninAutonomousVehicles:ASurveyAbstract&Introduction摘要的意思就是“我是一篇综述，我批判性比较了最近两三年的预测模型，总结了常见的数据集和对应的评价方法”。
海里的果·2023-10-21 14:10

[论文笔记] SurroundOcc: Multi-Camera 3D Occupancy Prediction for Autonomous Driving

Wei,Yi,etal.“Surroundocc:Multi-camera3doccupancypredictionforautonomousdriving.”ProceedingsoftheIEEE/CVFInternationalConferenceonComputerVision.2023.重点记录将占用网格应用到多个相机构成的3D空间中;使用BEVFormer中的方法获取3D特征,然后使用
zhwangye·2023-10-21 13:26

RFCN目标检测算法思想

方法概括R-FCN解决问题——目标检测整个R-FCN的结构一个base的conv网络如ResNet101,一个RPN（FasterRCNN来的）,一个positionsensitive的prediction
BigCowPeking·2023-10-20 19:39

2021-08-16 强化学习(第2版)-Reinforcement Learning 第四章 动态规划（DP）

第四章动态规划DynamicProgramming（DP）引入.动态规划和强化学习问题的联系一.策略评估（预测问题）PolicyEvaluation(Prediction)IterativePolicyEvaluation
HphNJU·2023-10-16 13:25

基于YOLOv5的车牌识别系统（YOLOv5+LPRNet）

YOLOv5网络结构图YOLOv5s的网络结构如图1所示，该结构分为四个部分输入端、Backbone（主干网络）、Neck网络和Prediction（输出端）。
txz2035·2023-10-15 19:39

RAL Prediction

在大多数的应用场景，对寄存器的访问完全可以通过write(value)&read()这样的组合来完成，也可以选用set(value)先修改期望值，然后在通过update()函数去做同步。这样的好处是，如果RTL寄存器的值已经是我们的期望值，那么就不会也没有必要再浪费总线资源去重新配置一遍。ExplicitPrediction相对于ImplicitPrediction，除了监视通过寄存器模型API对
blueblue_ya·2023-10-15 01:15

异常检测-T² (Hotelling‘s T-squared) 统计量和SPE (Squared Prediction Error) 统计量

T²统计量和SPE统计量一、T²(Hotelling'sT-squared)统计量:二、SPE(SquaredPredictionError)统计量:基于主成分分析(PCA)的故障诊断是一种常见的统计方法，用于检测和识别过程中的异常情况。在这种方法中，T²(Hotelling’sT-squared)统计量和SPE(SquaredPredictionError)统计量是两个核心指标。一、T²(Hot
幸福右手牵·2023-10-14 18:45

U-net

（如B部分有x,y人）损失函数1.逐像素的交叉熵：图像每个点进行分类2.样本均衡问题：图像包含的每部分占的比例不同，加入权重3.损失函数评估指标MIOUgroudtruth与prediction之间的交并比
long_respect·2023-10-14 00:25

Heterogeneous Edge-Enhanced Graph Attention Network For Multi-Agent Trajectory Prediction(HEATConv)

HeterogeneousEdge-EnhancedGraphAttentionNetworkForMulti-AgentTrajectoryPrediction(HEATConv)摘要多个异质交通参与者的同时轨迹预测对于互联的自动车辆在现实世界中复杂驾驶环境下的安全高效运行至关重要。多智能体预测任务具有挑战性，因为交通参与者的运动受许多因素的影响，包括他们的个体动态，他们与周围智能体的相互作用，
杰克船长有烦恼·2023-10-11 00:04

DMCP：Multi-Camera Collaborative Depth Prediction via Consistent Structure Estimation

参考代码：MCDP介绍这篇文章对于多视图自监督深度估计在不同相机下的深度表达构建一致性约束，其建立约束的信息来自于相邻相机之间的视角重叠区域，如下图所示依据这些区域可以在loss端通过不同相机之间标定外参构建不同视角之间的深度约束关系，也就是周围相机预测出的深度经过投影之后应该和目的相机的深度值差异最小化。除了在loss层面上对不同视角下深度构建约束之外，还在特征表达的维度在channel层次上对
m_buddy·2023-10-10 21:24

强化学习——蒙特卡洛方法

学习目标理解Prediction和Control的差别；理解什么是first-visit和every-visit；理解什么是on-policy和off-policy；理解蒙特卡洛方法的Prediction
野风同学·2023-10-09 19:08

Unsupervised Visual Representation Learning by Context Prediction读后感

这篇文章的思想是利用self-supervise的思想去运用一些互联网规模的数据集（人工的annotation很难获得），无监督地为图片生成特征。生成的embedding希望是语义相近的目标在embedding空间中也是要相近的（语义不同也就不相近）。一种方法是构建一个pretext任务，autoencoders，contextprediction（文本很容易，但是图片的话很难预测context）
Jeffery_李俊峰·2023-10-07 18:16

Paper reading (二十五)：Prediction of Druggable proteins using machine learning and systems biology

论文题目：PredictionofDruggableproteinsusingmachinelearningandsystemsbiology:Amini-Reviewscholar引用：20页数：7发表时间：2015.12发表刊物：FrontiersinPhysiology(生理学)作者：GauravKandoi,MarcioL.AcencioandNeyLemke摘要：Keywords:dru
wxw060709·2023-10-04 03:40

【强化学习】05 —— 基于无模型的强化学习（Prediction）

文章目录简介蒙特卡洛算法时序差分方法Example1MC和TD的对比偏差（Bias）/方差（Variance）的权衡Example2RandomWalkExample3AB反向传播(backup)Monte-CarloBackupTemporal-DifferenceBackupDynamicProgrammingBackupBootstrappingandSampling多步时序查分学习Exam
yuan〇·2023-10-04 01:22

Substructure‑aware subgraph reasoning for inductive relation prediction

摘要关系预测的目的是推断知识图中实体之间缺失的关系，其中归纳关系预测因其适用于新兴实体的有效性而广受欢迎。大多数现有方法学习逻辑组合规则或利用子图来预测缺失关系。尽管在性能方面已经取得了很大的进展，但目前的模型仍然不是最优的，因为它们捕获拓扑信息的能力有限，而拓扑信息对局部关系预测至关重要。为了解决这一问题，我们提出了一种新的关系预测方法——子结构感知子图推理，该方法将子图的子结构信息融入到推理过
小蜗子·2023-10-02 23:19

Inductive Relation Prediction with Logical Reasoning Using Contrastive Representations

摘要知识图(KGs)中的关系预测旨在预测不完全三元组中的缺失关系，而主流嵌入范式在测试过程中对未见实体的处理存在限制。在现实场景中，归纳设置更常见，因为训练过程中的实体是有限的。以往的方法通过隐式逻辑在组合逻辑规则中捕获归纳能力，但难以准确地获取组合逻辑规则的独立于实体的关系语义，也难以解决关系语义稀缺性导致的逻辑监督不足的问题。为此，我们提出了一种新颖的基于图卷积网络(GCN)的LogCo模型，
小蜗子·2023-10-02 13:01

深度学习 二：COVID 19 Cases Prediction (Regression)

DeepLearning1.回归算法思路2.代码2.1基础操作2.2定义相关函数2.3.1定义图像绘制函数2.3.2数据集加载及预处理2.3.3构造数据加载器2.3.4构建前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork）模型2.3.5神经网络的训练过程2.3.6模型评估2.3.7模型测试2.3.8模型初始化2.3模型运行1.回归算法思路基于3层神经网络的回归优化2.代码2.1基础操
Amyniez·2023-10-02 05:59

阅读笔记-PVT-Pyramid Vision Transformer_A versatile backbone for dense prediction without convolutions

来源：arXiv:2102.12122v1单位：南大、南理、商汤、港中文代码:https://github.com/whai362/PVTtitle文章内容用一句话概括就是给ViT方法装上金字塔结构处理密集预测问题。主要创新点包括两点：1.progressiveshrinkingstrategy能够实现金字塔结构；2.spatialreductionattention减少self-attentio
熙熙江湖·2023-10-02 02:24

论文精读Motion Prediction of Traffic Actors for Autonomous Driving using Deep Convolutional Networks

1基础背景2Motivation3解决思路3.1将周车光栅化(rasterization)，提供上下文信息（context）原因做法3.2采用卷积神经网络预测周车未来轨迹，解释预测任务的不确定性4实验结果4.1消融实验4.2评价指标1精确性评价指标2可靠性评价指标（可靠性图Reliabilitydiagram）4.3结论1基础背景论文链接：https://arxiv.org/pdf/1808.05
EEPI·2023-10-01 10:17

Parkinson‘s Freezing of Gait Prediction- baseline 学习

关注我的公众号YueTan进行交流探讨欢迎关注数据比赛方案仓库https://github.com/hongyingyue/Competition-solutionsbasetime-seriestsflex-0.237defreader(f):try:df=pd.read_csv(f,index_col="Time",usecols=['Time','AccV','AccML','AccAP',
YueTann·2023-09-29 03:34

2023 “华为杯” 中国研究生数学建模竞赛（D题）深度剖析|数学建模完整代码+建模过程全解全析

问题一：区域碳排放量以及经济、人口、能源消费量的现状分析思路：定义碳排放量Prediction模型:CO2=P*(GDP/P)*(E/GDP)*(CO2/E)其中:CO2:碳排放量P:人口数量GDP/P
CS数模·2023-09-25 06:01

pyspark dataframe vector转array 保存到csv文件

test_df.printSchema()root|--features:vector(nullable=true)|--output:double(nullable=true)|--prediction
ROBOT玲玉·2023-09-21 19:09

DRUNet—Infrared Small UAV Target Detection Based on Residual Image Prediction via Global and Local

前言论文题目：基于全局和局部残差图像预测的红外小型无人机目标检测（InfraredSmallUAVTargetDetectionBasedonResidualImagePredictionviaGlobalandLocal）提出网络结构：DRUNet论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/9452107论文复现：GitHub1.摘要热红外成像具有在白天和
东西山海关_cy·2023-09-21 10:18

sklearn包中对于分类问题，如何计算accuracy和roc_auc_score？

1.基础条件importnumpyasnpfromsklearnimportmetricsy_true=np.array([1,7,4,6,3])y_prediction=np.array([3,7,4,6,3
sphw·2023-09-16 09:08

处理器结构--分支预测(Branch Prediction)

背景条件分支指令通常具有两路后续执行分支。即不采取（nottaken）跳转，顺序执行后面紧挨JMP的指令；以及采取（taken）跳转到另一块程序内存去执行那里的指令。是否条件跳转，只有在该分支指令在指令流水线中通过了执行阶段（executionstage）才能确定下来。如果没有分支预测器，处理器将会等待分支指令通过了指令流水线的执行阶段，才把下一条指令送入流水线的第一个阶段—取指令阶段（fetch
None_Ling·2023-09-15 12:38

Pytorch 机器学习专业基础知识+神经网络搭建相关知识

、回归问题3、图像分割4、语音识别5、语言翻译无监督学习1、聚类2、降维强化学习二、机器学习的一些专业术语样本（sample）或输入（input）或数据点（datapoint）可以理解为一个图像预测（prediction
Wantfly9951·2023-09-13 06:57

常用的词嵌入（Word Embedding）方法及其原理（超详细的李宏毅视频课笔记）

文章目录0前言1计算机读取word的方式2WordEmbedding3Bycontext3.1countbased3.2predictionbased3.3Prediction-based-SharingParameters3.3.1
Y_蒋林志·2023-09-12 05:58

【ICCV2021】Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions

PyramidVisionTransformer:AVersatileBackboneforDensePredictionwithoutConvolutions论文：https://arxiv.org/abs/2102.12122代码：https://github.com/whai362/PVT解读：大白话PyramidVisionTransformer-知乎(zhihu.com)PVT：可用于密
m0_61899108·2023-09-10 13:13

轨迹预测Leapfrog Diffusion Model for Stochastic Trajectory Prediction

结构速览论文速读解决什么问题解决这个问题的几个关键点总体架构上面提出了哪些创新如何实现蛙跳如何处理轨迹表达和训练问题0.Abstract1.Introduction第一段（介绍轨迹预测这个研究方向）第二段（前人未来轨迹预测方面的研究有哪些）第三段（）2.RelatedWork2.1Trajectoryprediction.3.Background3.1.ProblemFormulation第一段第
BuptBf·2023-09-08 20:35

vue使用谷歌地图实现地点查询

效果代码首先在index.html中引入谷歌地图资源页面中{{prediction.description}}exportdefault{name:"addressMap",data(){return{
啵啵怪_·2023-09-07 17:09

2020-04-14(论文阅读):time Series Prediction Based on Temporal Convolutional Network

题目：基于时间卷积网络的时间序列预测  随着社会生活的发展，预测变得越来越重要。作为新兴的序列建模模型，时间卷积网络已被证明在诸如音频合成和自然语言处理等任务上表现出色。但是很少用于时间序列预测。在本文中，我们将时间卷积网络应用于时间序列预测问题。门控线性单位允许梯度通过线性单位传播而无需缩放，因此我们将其引入时间卷积网络。为了提取更多有用的特征，我们提出了一种多通道门控时间卷积网络模型。我们使用
AllTimeStudy·2023-09-04 00:53

李宏毅 2022机器学习 HW2 上分路线

baseline增加concat_nframes（提升明显）增加batchnormalization和dropout增加hiddenlayer宽度至512（提升明显）提交文件命名规则为prediction
每天都想躺平的大喵·2023-08-29 12:35

KalmanFilter卡尔曼滤波

预测（prediction）状态变量xk=Axk−1+Buk−1+wk−1x_k=Ax_{k-1}+Bu_{k-1}+w_{k-1}xk=Axk−1+Buk−1+wk−1其中n维向量xkx_kxk为k时刻的系统状态变量
云端一散仙·2023-08-29 11:42

【apollo】执行命令记录

文章目录1.进入apollodocker2.编译apollo3.启动可视化4.播放数据包5.启动prediction模块6.查看各模块帧率1.进入apollodocker在apollo目录：bashdocker
猎猎长风·2023-08-29 09:24

A Unified One-Step Solution for Aspect Sentiment Quad Prediction (2023 ACL) 文献阅读

AUnifiedOne-StepSolutionforAspectSentimentQuadPrediction(2023ACL)一种统一的一步式方面情感四元预测方法论文地址:https://arxiv.org/pdf/2306.04152.pdf论文代码:https://github.com/Datastory-CN/ASQP-Datasets(只有数据集没有论文代码)个人阅读笔记，水平有限，如
CodeWang_NC·2023-08-27 21:55

【深度解析→博文总结】李宏毅机器学习2023作业02Classification(Framewise Phoneme Prediction)

文章目录【系列文章】【简要说明】【视频分享】【作业详情】【调参记录】【SimpleBaseline：0.49798】【MediumBaseline：0.66440】【StongBaseline：0.74944】【BossBaseline：0.83017】【资源链接】【写在最后】【系列文章】【深度解析→博文总结】李宏毅机器学习2023作业01Regression(COVID-19CasesPredi
22世纪冲刺·2023-08-27 09:17

【深度解析→博文总结】李宏毅机器学习2023作业01Regression(COVID-19 Cases Prediction)

文章目录【系列文章】【简要说明】【视频分享】【作业详情】【调参记录】【SimpleBaseline：1.96993】【MediumBaseline：1.15678】【StrongBaseline：0.92619】【BossBaseline：0.81456】【总结讨论】【资源链接】【未完待续】【参考文献】【写在最后】【系列文章】【深度解析→博文总结】李宏毅机器学习2023作业02Classifica
22世纪冲刺·2023-08-27 09:16

李宏毅DeepLearning_hw1_covid-19_Regression_Prediction

Homework1:COVID-19CasesPrediction(Regression)Author:Heng-JuiChangauthor:原文链接Video:https://www.bilibili.com/video/BV1zA411K7en?p=222hw1好文Objectives:Solvearegressionproblemwithdeepneuralnetworks(DNN).Un
云澈丿·2023-08-26 10:04
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