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Vision-Centric-BEV-Perception

视觉驱动的鸟瞰视角感知技术与应用综述

本文全面探讨了视觉驱动的鸟瞰视角(BEV)感知技术的应用和最新进展。文章覆盖了多个数据集、几何转换以及网络架构,展示了在逆向透视投影、深度转换和网络基础的PV2BEV转换领域的研究成果。还总结了从MLP到Transformer等现代架构在3D检测和语义分割任务上的表现,并提供了详细的时间线和基准测试结果,帮助读者理解和利用这些技术在自动驾驶等相关领域。

Autonomous-Driving-in-Carla-using-Deep-Reinforcement-Learning - CARLA仿真中的深度强化学习自动驾驶模型
CARLAGithubPPO变分自编码器开源项目深度强化学习自动驾驶
该项目在CARLA仿真环境中,使用深度强化学习方法进行自动驾驶训练。通过结合PPO算法和变分自编码器(VAE),加速学习并提高驾驶决策能力。项目采用Python和PyTorch构建,重点在于自动驾驶和障碍物回避的持续学习。对于推动自动驾驶技术和决策效率研究具有显著意义。
best_AI_papers_2021 - 2021年AI领域的重要研究成果及其应用
Github人工智能图像生成开源项目深度学习神经网络计算机视觉
best_AI_papers_2021项目精选2021年AI领域的关键研究,涵盖从伦理到技术实用性的多方面进展。探索每项研究的创新及其未来影响,包括视频讲解与相关代码。
awesome-graph-self-supervised-learning - 自监督学习在图数据中的应用及方法综述
Contrastive LearningGenerative LearningGithubGraph RepresentationPredictive LearningSelf-Supervised Learning开源项目
展示全面的自监督图表示学习资源,包括对比学习、生成学习和预测学习三种主要方法。本页面介绍了各类自监督学习方法在图数据中的应用、训练策略和具体实现,帮助AI研究者掌握最新技术。
HybridNets - 实时多任务交通场景感知网络
GithubHybridNets可行驶区域分割多任务感知开源项目目标检测车道线检测
HybridNets是一个实时多任务交通场景感知网络,集成了交通对象检测、可行驶区域分割和车道线检测功能。该网络可在嵌入式系统上实时运行,在BDD100K数据集的目标检测和车道检测任务中达到了最先进水平。HybridNets平衡了实时性能和多任务准确性,为自动驾驶和高级驾驶辅助系统提供了高效的视觉感知解决方案。
Det3D - 提供多数据集和算法支持的3D目标检测工具箱
3D对象检测Det3DGithubKITTIPointPillarsPyTorch开源项目
Det3D是一款基于PyTorch的3D目标检测工具箱,支持多个数据集如KITTI、nuScenes、Lyft,并实现了多种3D目标检测算法如PointPillars、SECOND、PIXOR等。其特点包括高性能、支持分布式训练和同步批归一化,以及灵活的模型配置和可视化工具。Det3D适合自动驾驶、机器人和增强现实等领域的研究人员和开发者。
CVinW_Readings - 聚焦计算机视觉在野外(Computer Vision in the Wild)这一新兴研究领域
Github图像分类多模态开源项目计算机视觉迁移学习预训练模型
CVinW_Readings项目聚焦计算机视觉在野外(Computer Vision in the Wild)这一新兴研究领域。项目提供CVinW简介并维护相关论文集。CVinW致力于开发易于适应广泛视觉任务的可转移基础模型,特点是广泛的任务转移场景和低转移成本。内容涵盖任务级转移、高效模型适应和域外泛化等研究方向的最新进展。
transfuser - 创新传感器融合技术助力自动驾驶进步
CARLAGithubTransFuser传感器融合开源项目深度学习自动驾驶
TransFuser项目采用Transformer架构实现多模态传感器数据融合,显著提高自动驾驶系统性能。该方法在CARLA自动驾驶基准测试中表现出色,为端到端自动驾驶提供了新思路。项目开源代码、数据集和预训练模型,便于研究者进行复现和深入研究。
Forge_VFM4AD - DriveGAN实现高质量可控神经网络环境模拟
Github人工智能基础模型开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉
DriveGAN是一种高质量神经网络模拟器,通过无监督学习实现环境组成部分的解耦控制。它可模拟转向控制、场景天气和非玩家对象位置等特征。DriveGAN的全微分特性支持视频序列重新模拟,允许在已记录场景中采取不同行动。该方法在多个数据集上训练,包括160小时真实驾驶数据,性能显著优于现有技术。
Awesome-Multimodal-LLM-Autonomous-Driving - 多模态大语言模型推动自动驾驶技术创新
GithubWACV人工智能多模态大语言模型开源项目自动驾驶计算机视觉
该资源库汇集自动驾驶领域多模态大语言模型(MLLM)相关研究,全面介绍MLLM在感知、规划和控制方面的应用。内容涵盖最新模型、数据集和基准,并总结WACV 2024 LLVM-AD研讨会成果。项目探讨了MLLM应用于自动驾驶系统的挑战和机遇,为研究人员和工程师提供了解该前沿领域发展的宝贵参考。
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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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