GameFormer

结合游戏理论的自动驾驶交互预测规划模型

GameFormer 自动驾驶交互预测规划 Transformer Github 开源项目

GameFormer是一个创新的自动驾驶AI项目，结合游戏理论和Transformer架构进行交互式预测和规划。项目提供Waymo开放运动数据集上的交互预测联合模型代码，以及动态场景的开环规划实现。GameFormer提高了预测准确性和自动驾驶系统的决策能力，为智能交通系统研究开辟新方向。

Autoformer - 具有自相关性的分解变压器，用于长期序列预测

AutoformerGithubTransformer开源项目时间序列预测自动相关机制长期预测

Autoformer是一种长时间序列预测的通用模型，采用分解变压器和自动相关机制，实现38%的预测精度提升，覆盖能源、交通、经济、天气和疾病等应用领域。最近，该模型已被纳入Hugging Face和Time-Series-Library，并在2022年冬奥会中用于天气预报。Autoformer不同于传统Transformer，不需位置嵌入，具备内在的对数线性复杂度，易于实现和复现。

LaneGCN - 基于车道图表示的车辆运动预测方法

GithubLaneGCN开源项目自动驾驶计算机视觉车道图表示运动预测

LaneGCN是一种基于车道图表示的车辆运动预测方法。该方法利用图卷积网络处理复杂道路拓扑，提高了预测准确性。LaneGCN在Argoverse运动预测竞赛中取得第一名，显示了其在自动驾驶领域的应用潜力。项目提供了开源代码和预训练模型，便于研究人员进行复现和深入研究。

Vista - 通用自动驾驶世界模型实现高保真多场景预测

GithubVista世界模型开源项目控制自动驾驶预测

Vista是一款通用自动驾驶世界模型，可在多种场景中生成高保真度的预测，并扩展至连续和长期视野。模型支持多模态操作控制，包括转向、速度、指令、轨迹和目标点设定，无需真实操作数据即可评估不同行为。Vista在预测精度和操控灵活性上有显著提升，为自动驾驶技术研究提供了有力支持。

actionformer_release - 基于Transformer的高精度动作时刻定位模型

ActionFormerActivityNetGithubTHUMOS14Transformer开源项目时序动作定位

actionformer_release是一个基于Transformer的动作定位模型，能够检测动作实例的起止点并识别动作类别。在THUMOS14数据集上，该模型取得了71.0%的mAP，超越之前的最佳模型14.1个百分点，并首次突破60%的mAP。此外，该模型在ActivityNet 1.3和EPIC-Kitchens 100数据集上也取得了优异成绩。该项目设计简洁，通过局部自注意力机制对未剪辑视频进行时间上下文建模，并可一次性精确定位动作时刻。代码和预训练模型已开源，可供下载和试用。

autoformer-tourism-monthly - 基于分解架构的长期时间序列智能预测模型

AutoformerGithubHuggingface分解架构开源项目时间序列预测模型自相关机制长期预测

Autoformer是一个面向长期时间序列预测的开源模型，通过分解架构和自相关机制突破传统Transformer模型的限制。在能源、交通、经济、天气和疾病五大领域的基准测试中，预测精度提升38%，可应用于极端天气预警和能源消耗规划等长期预测场景。

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。

flatformer - 优化点云变换器性能

3D目标检测FlatFormerGithubWaymo数据集开源项目点云transformer自注意力机制

FlatFormer是一种新型点云变换器算法，采用扁平化窗口注意力机制提高处理效率。在Waymo开放数据集上，它实现了领先的精度，并比现有方法快4.6倍。FlatFormer首次在边缘GPU上达到实时性能，为自动驾驶等对延迟敏感的应用开辟新途径。该算法通过平衡空间邻近性和计算规律性，减少了结构化和填充开销。

DriveDreamer4D - 4D驾驶场景模拟的新突破

4D驾驶场景表示AI工具DriveDreamer4D交通约束自主驾驶视频生成模型

DriveDreamer4D利用世界模型先验，提升4D驾驶场景表示。通过闭环仿真，能将实况驾驶数据转换为新的轨迹视频，并确保视频内容的时空一致性。实验验证了其在新轨迹视频生成方面的优越性，尤其在时空连贯性上表现突出，为自主驾驶系统的研究和开发提供了有力支持。

LLFormer - 高效处理超高清低光照图像的Transformer模型

AAAIGithubTransformer低光照图像增强开源项目超高清

LLFormer是一种新型Transformer模型,专门用于增强超高清低光照图像。通过创新的轴向多头自注意力和跨层注意力融合机制,LLFormer能高效处理4K和8K分辨率图像。在UHDLOL基准测试中,该模型性能显著优于现有方法。LLFormer不仅提升了图像质量,还能改善低光照条件下人脸检测等下游任务的效果。

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。

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