自动驾驶论文阅读与代码复现 行一 · 1 篇内容 MapTR-在线矢量化高精地图构建 代码:GitHub - hustvl/MapTR: [ICLR'23 Spotlight] MapTR: Structured Modeling and Learning for Online Vec…阅读全文 赞同13 添加评论 分享收藏登录...
图神经网络融合Transformer的自动驾驶轨迹预测, 视频播放量 1225、弹幕量 21、点赞数 34、投硬币枚数 14、收藏人数 84、转发人数 22, 视频作者 计算机视觉那点事, 作者简介 课程配套课件代码 公众号:咕泡AI 暗号:77 ,相关视频:强推!【GNN与transformer】论文精讲+代
自动驾驶运动预测-VectorNet论文复现(一) <<VectorNet: Encoding HD Maps and Agent Dynamics from Vectorized Representation>>是Google Waymo在2020年放出Paper,如论文题目所表达的,其核心贡献在于提出了一种针对HDMap和车辆轨迹的矢量化Encoding方式,相对于以往图像+Conv的编码方式,不仅极大的降低了神经网络的训练参数,...
我主要是聚集在代码复现上 2. 代码复现 2.1 数据准备 1)数据下载 2)配置环境:可以配置相同环境配置相同,不能就陪自己的,网上有很多资料,服务器上如果有sudo权限可以全局显卡驱动,然后用户添加bashrc,如果没有权限就搜索非root用户配置 3)依据代码提供流程进行复现 安装detectron2 安装包(依据对应版本进行安女装,具体...
BEVFormer:基于Transformer的自动驾驶BEV纯视觉感知 原理+论文带读!(含配套课件、论文等资料)浏览方式(推荐使用) 哔哩哔哩 你感兴趣的视频都在B站 打开信息网络传播视听节目许可证:0910417 网络文化经营许可证 沪网文【2019】3804-274号 广播电视节目制作经营许可证:(沪)字第01248号 增值电信业务经营许可证 沪B2-201...
目标检测最好出论文创新点的方向—TransformerDETR/deformable DETR 论文算法解读+代码复现 今晚一起嗦粉叭 548 5 20:54:00 论文精读+代码复现!【Transformer+GNN图神经网络】这可能是2023年最容易出论文创新点的方向了,真的值得一看!——(人工智能、深度学习、机器学习) AI算法工程师Tom 443 35 1:16:58 ...
车道线检测就是将计算机视觉应用到自动驾驶或辅助驾驶,本质上还是目标检测问题。 但车道线检测又不同于目标检测。做视觉的朋友都知道,目标检测文章无数。特别卷。 而新兴车道线检测潜力无限,目前很多问题都还有待解决。这也正是机会所在。 我给大家准备了近几年车道线检测领域的SOTA论文+复现代码+数据集。大家可以结...
论文解读+源码复现,基于深度学习的单目深度估计实战,博士带你从零解读深度估计算法!——计算机视觉、人工智能、自动驾驶 155播放 1-6直播5:深度估计 2:11:37 1-项目环境配置解读1 09:38 2-数据与标签定义方法 11:36 3-数据集dataloader制作 07:35 4-使用backbone进行特征提取 06:20 5-计算差异特征 07:08 ...
自动驾驶模拟器综述:分类、评估、和挑战 | arxiv: 链接论文对自动驾驶模拟器进行了深入的回顾。模拟器对于自动驾驶的研发具有不可替代的重要性,它们不仅节省了资源、劳动力和时间,而且是复现许多严重事故场景的唯一可行方式。尽管模拟器在学术界和工业界被广泛采用,但在其发展轨迹和对其局限性的关键讨论方面存在缺失。
当我们预测自动驾驶车辆当前位置和最近未来位置之间的行驶距离时,从上一个时间步长开始的每个时间步长中的行驶距离是使用纬度和经度坐标以及以下哈弗辛大圆公式计算的: Python实现如下: 1import math 2EARTH_REDIUS = 6378.137 3 4def rad(d): 5 return d *math.pi/ 180.0 ...