这部分与Nerf中使用的体渲染的定义很相似。 给定近平面和远平面的信息,给定视线信息r(t)、方向d、射线的积累透明度T(t),最终得到渲染到平面上的颜色信息。 关于NeRF的表达 在AD-NeRF的训练过程中,引入了姿态的信息,因为人物在说话时会有各种不同的动作。作者发现头部的运动与衣着的运动不甚一致,所以尝试分离出头...
2024最火的两个模型:Informer+LSTM两大时间序列预测模型,论文精读+代码复现,究极通俗易懂!——人工智能|AI|机器学习|深度学习 5922 -- 0:49 App 中科大新发布|轻量级神经路径规划,高效、低成本的机器人导航方法! 1095 -- 0:46 App 用于自动驾驶的模拟器,可实时模拟复杂的驾驶情况!MIT开源! 5261 -- 46:37...
EmerNeRF: Emergent Spatial-Temporal Scene Decomposition via Self-Supervision 论文链接: https://arxiv.org/abs/2311.02077v1 代码链接: https://github.com/NVlabs/EmerNeRF 加利福尼亚大学的工作:本文提出了EmerNeRF,这是一种简单而强大的学习动态驾驶场景时空表示的方法。EmerNeRF以神经场为基础,通过自举同时捕获...
BEV感知、毫米波雷达视觉融合、多传感器标定、多传感器融合、多模态3D目标检测、车道线检测、轨迹预测、在线高精地图、世界模型、点云3D目标检测、目标跟踪、Occupancy、cuda与TensorRT模型部署、大模型与自动驾驶、Nerf、语义分割、自动驾驶仿真、传感器部署、决策规划、轨迹预测等多个方向学习视频(扫码即可学习) 网页端官网...
官方作者解读链接: UniSim 一个根据摄像头结果的NeRF Based 网络, 能够将静态环境和动态环境分割,并且根据体素渲染获得不同安装位置Camera 和Lidar 结果,为自动驾驶算法训练和测试提供输入。 整体流程动静态环境构建 UniSim 使用多个NeRF 网络,重建了静态背景(上图中灰色背景), 并且将每个关心的动态物体也构建出来, 同...
以前我们经常讲LogSim,使用数据闭环测试算法, 大部分公司都集中在规划控制模块的应用。 之后感知和规划模块如果融合, 如何做新的Logsim做端到端的数据闭环, 或许NeRF会是一个很好的机会。 官方作者解读链接 [CVPR2023 Highlight] UniSim: 自动驾驶仿真系统 - 陈云的文章 - 知乎 ...
异常生成 上述过程中需要大量带异常的数据才可以训练起来,论文中使用了人工制造异常的方式实现。 通过随机创造一些 mask 将其他数据集的数据以一定透明度叠加到正常图像上,得到异常数据: S=β(M⊙N)+(1−β)(M⊙A)+¯M⊙N
TranSR-NeRF: Super-resolution neural radiance field for reconstruction and rendering of weak and repetitivetexture of aviation damaged functional surface Q. HU, H. XU, X. WEI, Y. YIN, W. HE, X. HAN and C. LI Material Engineering and Mechanical Manufacturi...
扩展到现实世界的应用程序,如形变、nerf 编辑和模型修剪将很有用。可参看 icml 2023 论文《equivariant architectures for learning in deep weight spaces》。 参考内容: https://developer.nvidia.com/blog/designing-deep-network...
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