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GameFormer

结合游戏理论的自动驾驶交互预测规划模型

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。

CrossFormer - 融合跨尺度注意力的高效视觉Transformer
CrossFormer++Github图像分类开源项目目标检测视觉Transformer跨尺度注意力
CrossFormer++是一种创新的视觉Transformer模型,通过跨尺度注意力机制解决了不同尺度对象特征间建立关联的问题。该模型引入跨尺度嵌入层和长短距离注意力等设计,并采用渐进式分组策略和激活冷却层来平衡性能与计算效率。在图像分类、目标检测和语义分割等视觉任务中表现优异,尤其在密集预测任务中效果显著。CrossFormer++为计算机视觉领域提供了一种灵活高效的新型架构。
QFormer - 四边形注意力机制提升视觉Transformer性能
GithubVision Transformer图像分类开源项目注意力机制目标检测计算机视觉
QFormer是一种创新的视觉Transformer模型,采用四边形注意力机制替代传统窗口注意力。该模型通过可学习的四边形回归模块,将默认窗口转换为目标四边形进行计算,从而更好地建模不同形状和方向的目标。在图像分类、目标检测、语义分割和人体姿态估计等多项视觉任务中,QFormer在保持低计算成本的同时,性能显著优于现有的视觉Transformer模型。
BEV-Planner - 端到端自动驾驶中车辆状态依赖分析与评估方法创新
Githubego状态开源项目开环评估端到端模型自动驾驶路径规划
BEV-Planner项目研究端到端自动驾驶中的关键问题。研究发现在nuScenes数据集上,模型过度依赖车辆状态而忽视感知信息。项目提出新的评估指标和基准方法,全面评估规划质量。研究结果质疑当前自动驾驶研究方向,建议重新审视现有方法。项目为自动驾驶领域提供新思路,包括道路遵循性评估和简单但有效的基线模型。
HighwayEnv - 多场景自动驾驶模拟与决策训练环境
Githubhighway-env决策系统开源项目强化学习环境仿真自动驾驶
HighwayEnv是一个自动驾驶和决策任务模拟环境集。它包含高速公路、环岛、停车场和十字路口等多种场景,模拟真实驾驶情况。支持DQN、DDPG和MCTS等多种强化学习算法,便于研究人员开发和测试自动驾驶策略。该项目具有良好的可用性和扩展性,适用于自动驾驶研究和教学。
InterFuser - 多传感器融合技术助力安全增强自动驾驶
CARLAGithubInterFuser传感器融合安全增强开源项目自动驾驶
该项目融合多模态多视角传感器信息,实现综合场景理解,生成可解释的中间特征,确保动作在安全范围内。该方法在CARLA AD排行榜上取得了最新成果,项目还提供了详细的数据生成、训练和评估步骤,以及实用工具脚本和预训练权重。
MixFormer - 基于迭代混合注意力的端到端目标跟踪框架
GithubMixFormer开源项目注意力机制深度学习目标追踪计算机视觉
MixFormer是一种创新的端到端目标跟踪框架,采用目标-搜索混合注意力(MAM)骨干网络和角点头部结构,实现了无需显式集成模块的紧凑跟踪流程。这种无后处理方法在LaSOT、GOT-10K和TrackingNet等多个基准测试中表现卓越,并在VOT2020上取得0.584的EAO成绩。项目开源了代码、模型和原始结果,为目标跟踪研究领域提供了宝贵资源。
poolformer - 视觉任务中MetaFormer架构的应用及其效能
CVPR 2022GithubMetaFormerPoolFormerTransformer图像分类开源项目
该项目展示了MetaFormer架构在视觉任务中的应用,特别通过简单的池化操作实现token混合。研究证实,基于这种方法的PoolFormer模型在ImageNet-1K验证集上表现优于DeiT和ResMLP。此外,后续工作介绍了IdentityFormer、RandFormer等MetaFormer基线模型。本项目证明了Transformer模型的竞争力主要来源于其通用架构MetaFormer,而非特定的token混合器。
GroupMixFormer - 视觉Transformer的群组混合注意力革新
GithubGroupMixFormer图像分类开源项目自注意力机制视觉Transformer计算机视觉
GroupMixFormer是一种创新的视觉Transformer模型,引入群组混合注意力(GMA)机制来增强传统自注意力。GMA可同时捕捉不同尺度的token和群组相关性,显著提升模型表征能力。在多项计算机视觉任务中,GroupMixFormer以较少参数实现了领先性能。其中GroupMixFormer-L在ImageNet-1K分类上达到86.2% Top-1准确率,GroupMixFormer-B在ADE20K分割上获得51.2% mIoU,展现出强大潜力。
MP-Former - 基于mask-piloted机制的先进图像分割模型
CVPR 2023GithubMP-FormerMask2FormerTransformer图像分割开源项目
MP-Former是一种新型图像分割transformer模型,采用mask-piloted机制改进分割效果。项目包含训练和评估代码,适用于实例分割和全景分割任务。基于Mask2Former架构开发,在COCO数据集上展现出良好性能。项目提供了复现论文实验的脚本,为计算机视觉研究提供参考实现。MP-Former在CVPR 2023上发表,提供了no noise和all-layer MP训练设置,12轮训练后在实例分割任务上达到40.15 AP。项目代码开源,安装过程与Mask2Former相同,便于研究者快速上手和进行进一步探索。
diffusion-forcing - 创新机器学习方法结合下一步预测和全序列扩散技术
Diffusion ForcingGithub开源项目模型训练深度学习视频预测迷宫规划
Diffusion Forcing是一种结合下一步预测和全序列扩散技术的机器学习方法。该项目为视频预测、迷宫规划和时间序列分析等任务提供了框架。通过时间注意力机制,Diffusion Forcing可生成长序列预测并在复杂环境中进行规划。该方法在Minecraft和DMLab视频数据集以及迷宫规划任务中表现优异。项目包含使用说明和预训练模型,便于研究者快速上手和复现结果。
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