其中包括视觉里程计方法,在这种方法中,精度可能优于基于GNSS的技术,同时也适用于无GPS信号的区域。本文深入回顾了视觉和点云里程计SOTA方法,并对其中一些技术在自动驾驶环境中的性能进行了直接比较。评估的方法包括相机、激光雷达和多模态方法,并从共同的角度比较了基于特征知识和基于学习的算法。这些方法在道路驾驶公共...
最新时空预测SOTA方法!完全基于Transformer结构、上交、加州大学、南洋理工联合发表#人工智能 #机器学习 #算法 #上海交大 #论文圆圆的算法笔记 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多1117 -- 1:29 App 时间序列处理新方法,多粒度可逆归一化,显著提升时序预测效果#人工智能 #机器学习 #计算机 #论文 #ai ...
3D目标检测方法借鉴了2D目标检测方法的许多设计范式:proposal generation and refinement、anchors、NMS 等。然而,从多方面来看,3D目标检测方法并不是2D目标检测方法对3D空间的简单适配。 3D目标检测方法必须处理多样化的数据。点云检测需要新的算子和网络来处理不规则的点数据,而点云和图像的检测需要特殊的融合机制。 3D...
BEV-level特征融合:由于深度估计误差和相机内外参误差,直接concatenate图像和点云的BEV特征会存在特征不对齐问题。提出了一种BEV对齐方法,即将图像和点云BEV特征先concat后学习flow field,然后将该flow field用于图像BEV特征的warp(根据每个点的flow field进行双线性插值),从而生成对齐后的图像BEV特征; SuperFusion的BEV-...
其中包括视觉里程计方法,在这种方法中,精度可能优于基于GNSS的技术,同时也适用于无GPS信号的区域。本文深入回顾了视觉和点云里程计SOTA方法,并对其中一些技术在自动驾驶环境中的性能进行了直接比较。评估的方法包括相机、激光雷达和多模态方法,并从共同的角度比较了基于特征知识和基于学习的算法。这些方法在道路驾驶公共...
仔细选择密码子序列是蛋白质科学的一个关键目标，其中表达的 cDNA 的特定序列会对产量产生巨大影响。该团队提出的基于密码子的语言模型，代表了使用机器学习方法来研究蛋白质的这些特性和其他特性的第一步，而这些特性迄今为止还没有被氨基酸语言模型解决。相关报道：https://www.nature.com/articles/s42256-024-00791-...
仔细选择密码子序列是蛋白质科学的一个关键目标,其中表达的 cDNA 的特定序列会对产量产生巨大影响。该团队提出的基于密码子的语言模型,代表了使用机器学习方法来研究蛋白质的这些特性和其他特性的第一步,而这些特性迄今为止还没有被氨基酸语言模型解决。 相关报道:https://www.nature.com/articles/s42256-024-00791-...
仔细选择密码子序列是蛋白质科学的一个关键目标,其中表达的 cDNA 的特定序列会对产量产生巨大影响。该团队提出的基于密码子的语言模型,代表了使用机器学习方法来研究蛋白质的这些特性和其他特性的第一步,而这些特性迄今为止还没有被氨基酸语言模型解决。
截至2024年，Sentence Embedding 的 SOTA（State of the Art）方法主要集中在基于深度学习的大规模语言...
本文将对Cityscapes上的SOTA(State-of-the-Art)语义分割方法进行总结,主要包括DeepLab、U-Net、EfficientPS和Mask2former。 DeepLab:DeepLab系列模型是语义分割领域的经典方法之一。DeepLab V3+在Cityscapes数据集上取得了较好的效果,其特点是采用ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling)结构,能够提取多尺度的特征。然而,...