CVPR23 Best Paper: Planning-oriented Autonomous Driving (面向规划的自主驾驶) 强化学徒 USTC博士生|ChatPaper作者|和AI一起进化25 人赞同了该文章 蹭个热度,也方便大家速览一下今年CVPR最佳论文讲了啥。 Basic Information: Title: Planning-oriented Autonomous Driving (面向规划的自主驾驶) Authors: ...
CVPR 2023 Best Paper|VISPROG:以神经符号方式将人工智能推向更广泛、更复杂的任务领域mp.weixin.qq.com/s/3CtOLuns6pnflup5qEcUAA Paper:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/html/Gupta_Visual_Programming_Compositional_Visual_Reasoning_Without_Training_CVPR_2023_paper.html Code:https://gith...
“ 端到端工程派的胜利” CVPR 2023 落下帷幕,Best Paper 之一花落上海人工智能实验室OpenDriveLab 团队和武汉大学联合团队的工作UniAD。 UniAD获得了多个首次: CVPR 首次将最佳论文授予纯自动驾驶领域 自动驾驶界首个开源具备全栈关键任务的端到端自动驾驶模型,统一了多个自动驾驶子任务。 十年来首次中国本土团队获得...
不同于implicit-based methods, ECONEX 没有任何implicit模块,这也是标题的立意,单目穿衣人重建这个问题,不是非要上implicit才能保住细节,explicit也可以的,一个数字人,显式隐式各自表述。 而且ECON的三明治结构,也适用于通用物体,比如去年3DV Best Paper Honourable Mention,Any-shot GIN([4]),大同小异。 这种三明...
Install Since PermutoSDF requires PyTorch to be installed with CXX_ABI=1, it's best to use the provided dockerfile: $ git clone --recursive https://github.com/RaduAlexandru/permuto_sdf $cdpermuto_sdf/docker $ ./build.sh $ ./run.sh ...
Input-Dependent Dynamic Visual Prompting: To our best knowledge, this is the first paper that explores the input-dependent visual prompting on black-box settings. For this, we devise Coordinator, which reparameterizes the prompt as an autoencoder to handle the input-dependent prompt with tiny ...
汇集了包括顶会Best Paper提名得主、Top50人工智能重点实验室、知名大厂研究科学家等等多位计算机各细分领域的大牛! 如果你在科研实验和文章写作等方面遇到了问题,都可以向他们请教。还可以结合你的具体情况,结合最近热门研究方向,帮你规划课题方向; 世界上99%的问题...
CVPR 2023 落下帷幕,Best Paper 之一花落上海人工智能实验室OpenDriveLab 团队和武汉大学联合团队的工作UniAD。 UniAD获得了多个首次: CVPR 首次将最佳论文授予纯自动驾驶领域 自动驾驶界首个开源具备全栈关键任务的端到端自动驾驶模型,统一了多个自动驾驶子任务。
complementary. The goal of this paper is to survey and compare these ideas in a unified manner, and to benchmark their robustness against the presence of outliers. In all, we have tested more than forty variants of a these methods (including novel ones), and we find the best performing ...
而且ECON的三明治结构,也适用于通用物体,比如去年3DV Best Paper Honourable Mention,Any-shot GIN([4]),大同小异。 这种三明治设计简化了重建,正反面搞定了,九成的物体几何信息就有了,留给补全模块的工作量就小很多。同时,补全能“填缝”,也能应对大面积遮挡,所以ECON天然地可以处理多人遮挡场景。