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轨迹规划中优化预测:学习多个初始解的优化器
文摘
2024-11-08 07:00
美国
Abstract在许多应用中,如机器人控制、自动驾驶和投资组合管理,需要在严格的运行时间限制下连续地解决相似的优化问题。在这种情况下,局部优化方法的性能对初始解的质量非常敏 ...
PCA中方差的效用
文摘
2024-11-08 07:00
美国
PCA的核心目标是保留原始数据的最大方差,同时减少维度。其原理是,如果我们保留了方差,就能够保留最多的信息。但是为什么?许多人难以直观理解使用“方差”的动机。换句话说:为什 ...
西安交通大学提出少锚点的端到端车道线检测算法Polar R-CNN
文摘
2024-11-07 07:05
美国
Abstract车道线检测在自动驾驶中是一个关键且充满挑战的任务,特别是在实际场景中,由于车道线可能因其他车辆而被遮挡、形状纤细且长度较长,检测难度增大。现有基于锚点的检测 ...
VLM大模型在自动驾驶领域的创新应用--2024 年 PRCV 自动驾驶挑战赛冠军解决方案
文摘
2024-11-07 07:05
美国
随着大模型技术的发展,越来越多的大模型技术被应用到了自动驾驶中。我们在 这些年我们一起追过的自动驾驶端到端范式!也介绍过了VLM方案目前在自动驾驶中的使用情况,今天我们带来 ...
GET-UP:雷达-相机深度估计的几何感知与点云上采样框架
文摘
2024-11-06 07:01
新疆
GET-UP: GEomeTric-aware Depth Estimation with Radar Points UPsampling论文:https://arxiv. ...
黑芝麻智能在智驾芯片领域发展如何了?
文摘
2024-11-06 07:01
新疆
随着汽车行业向智能化和电动化的快速转型,自动驾驶技术成为未来发展的重要方向,而作为自动驾驶核心技术的车载SoC(系统级芯片)随之迅速崛起。黑芝麻智能作为国内领先的Tier2 ...
nuPlan最新SOTA,香港科技大学发布基于学习决策范围内的规划PlanScope
文摘
2024-11-05 07:00
美国
Abstract在自动驾驶的背景下,基于学习的方法在规划模块的开发中表现出了很大的潜力。在规划模块的训练过程中,直接最小化专家驾驶日志与规划输出之间的差异是一种广泛采用的策 ...
GaussianObject:仅需四张图片就能拥有高质量3D高斯重建(上交&华为)
文摘
2024-11-05 07:00
美国
3D高斯溅射(3D Gaussian Splatting,简称3DGS)是一种新兴的三维场景表示和渲染技术,它通过将3D空间中的点或体素视为高斯分布的中心,从而在空间中创建 ...
GGS:提升自动驾驶车道变换逼真度的新型渲染技术
文摘
2024-11-04 07:00
美国
GGS: Generalizable Gaussian Splatting for Lane Switching in Autonomous Driving论文:https ...
RT-DETR改进策略:BackBone改进|EfficientFormerV2在RT-DETR中的创新应用,精度与效率完美平衡
文摘
2024-11-04 07:00
美国
摘要在追求高效且高精度的目标检测领域,RT-DETR凭借其卓越的性能和广泛的应用基础,一直是研究者和开发者们的首选框架之一。然而,随着应用场景的不断拓展,对模型尺寸和推理速 ...
从原理到应用教你了解毫米波雷达
文摘
2024-11-02 07:00
美国
毫米波雷达基础知识001简介毫米波雷达(mmWave Rader)采用毫米波作为电磁波发送信号,捕捉并处理电磁波经过路径障碍物的反射信号后可获取目标物体的速度、距离、方位角 ...
三维高斯泼溅:综述,技术,挑战和机遇
文摘
2024-11-02 07:00
美国
论文题目3D Gaussian Splatting: Survey, Technologies, Challenges, and Opportunities摘要3D高斯泼溅 ...
透视与 BEV 融合,HyDRa 混合 Transformer 模块提升3D感知能力 !
文摘
2024-11-01 07:01
美国
低成本的、以视觉为中心的自动驾驶3D感知系统近年来取得了显著进展,缩小了与昂贵激光雷达(LiDAR)方法的差距。要成为完全可靠的替代品,主要挑战在于强大的深度预测能力,因为 ...
量化挑战下的创新,LayerNorm 计算方法提升 LLMs推理性能 !
文摘
2024-11-01 07:01
美国
随着大型语言模型(LLMs)参数的不断增加,数百亿甚至数千亿参数,对专用硬件加速器制造商产生了巨大压力,使后者的创新设计成为人工智能行业中发展最快的领域之一。为了在计算和存 ...
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Ai fighting
全网第一且唯一分享自动驾驶实战,以代码、项目的形式讲解自动驾驶感知方向的关键技术,从算法训练到模型部署。主要致力于3D目标检测,3D目标追踪,多传感器融合,Transform,BEV,OCC,模型量化,模型部署等方向的实战。
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