code:GitHub - OpenDriveLab/ST-P3: [ECCV 2022] ST-P3, an end-to-end vision-based autonomous driving framework via spatial-temporal feature learning. 基于视觉的空间时间特征学习的端到端自动驾驶方案。研究提出了一种基于视觉可解释的端到端自动驾驶系统 ST-P3,通过时空特征学习同时优化感知、预测和规划任...
conda env create -f environment.yml git clone https://github.com/OpenDriveLab/ST-P3.git Pre-trained models open-loop planning on nuScenes:model. closed-loop planning on CARLA:model. Evaluation To evaluate the model on nuScenes: Download thenuScenesdataset. ...
提出一种时空特征学习方案,可以同时为感知、预测和规划任务提供一组更具代表性的特征,称为ST-P3。具体而言,提出一种以自车为中心对齐(egocentric-aligned)的累积技术,在感知BEV转换之前保留3-D空间中的几何信息;作者设计一种双路(dual pathway )模型,将过去的运动变化考虑在内,用于未来的预测;引入一个基于时域的细...
ST-P3: End-to-end Vision-based Autonomous Driving via Spatial-Temporal Feature LearningMany existing autonomous driving paradigms involve a multi-stage discrete pipeline of tasks. To better predict the control signals and enhance user safety, an end-to-end approach that benefits from joint spatial-...
提出一种时空特征学习方案,可以同时为感知、预测和规划任务提供一组更具代表性的特征,称为ST-P3。 arXiv论文“ST-P3: End-to-end Vision-based Autonomous Driving via Spatial-Temporal Feature Learning“,22年7月,作者来自上海交大、上海AI实验室、加州圣地亚哥分校和京东公司的北京研究院。
xueyoo/ST-P3 代码 Issues 0 Pull Requests 0 Wiki 统计 流水线 服务 标签 Tags Releases 功能基于仓库中的历史标记 建议使用类似 V1.0 的版本标记作为 Releases 点。支付提示 将跳转至支付宝完成支付 确定 取消 捐赠 捐赠前请先登录 取消 前往登录 登录提示 该操作需登录 Gitee 帐号,请先登录后...
GitHub Copilot Enterprise-grade AI features Premium Support Enterprise-grade 24/7 support Pricing Search or jump to... Search code, repositories, users, issues, pull requests... Provide feedback We read every piece of feedback, and take your input very seriously. Include my email address...
ST-P3: End-to-end Vision-based Autonomous Driving via Spatial-Temporal Feature Learning 来自 arXiv.org 喜欢 0 阅读量: 138 作者:S Hu,L Chen,P Wu,H Li,J Yan,D Tao 摘要: Many existing autonomous driving paradigms involve a multi-stage discrete pipeline of tasks. To better predict the ...
空间转录组学是一种通过结合基因表达数据和显微图像数据来可视化和定量分析组织切片中转录组定量的方法。在前几期的文章中,我们主要讲述的是单个空间转录组样本的分析,今天要讲的是如何分析多张切片。处理过单细胞转录组的同学不会忘记,多样本分析和单样本是多么的不同。在空间这里关键的一点是多个图像的处理(对齐)。
cowplot::plot_grid(p2,p3) 这上面可能看的不清楚,我用PPT组合了另一个项目的(也是10X的官方数据),subset前后的图像,可以感受到数量与质量的矛盾:考虑到一个切片3000多个spot就要好几万,这样贸然去掉是不是不太好?所以在我们的分析中需要慎重考虑,另外需要注意的是我们的spot 并不是一个细胞。