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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。

NeuralNetworkRacing - 基于神经网络的2D自动驾驶模拟器
2D模拟Githubpyglet开源项目神经网络自动驾驶进化算法
NeuralNetworkRacing是一个使用Python开发的2D自动驾驶模拟项目。它结合神经网络和进化算法,训练虚拟汽车在生成的赛道上自主行驶。项目基于pyglet和numpy库实现,包含环境模拟、赛道生成等功能。通过配置文件,用户可以调整人口数量、突变率等参数。该开源项目为AI和自动驾驶领域提供了一个实验平台。
mformer-care - 基于Transformers的多模态深度学习模型
GithubHuggingfacetransformers开源开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
mformer-care是一个基于Hugging Face Transformers库开发的开源项目,采用MIT许可证,支持英语语言处理。该项目利用Transformer架构实现多模态数据的处理与分析。
iris - 基于Transformer的高效样本世界模型
GithubIRISTransformer世界模型开源项目强化学习自动编码器
IRIS是一种基于Transformer的世界模型,通过离散自编码器和自回归Transformer将动态学习转化为序列建模问题。该模型在世界模型中训练数百万个想象轨迹,实现了高效的数据利用。IRIS仅需两小时实时经验就能在多个Atari游戏中表现出色,展现了优秀的样本效率和泛化能力。
S3Gaussian - 自监督3D高斯模型提升自动驾驶动态场景解析
3D高斯GithubS3Gaussian场景分解开源项目无人驾驶自监督学习
S3Gaussian使用3D高斯模型进行自监督动态街景解析,增强了自动驾驶的场景分解和渲染效果。该项目采用多分辨率hexplane编码器和多头高斯解码器,将4D网格编码为特征平面,并解码为4D高斯模型。无需额外注释即可优化模型。最新代码和评估已发布,详细介绍了环境配置、数据准备、训练和可视化过程。
speculative-decoding - 推测解码技术,优化大型语言模型推理速度
GithubSpeculative Decoding大语言模型开源项目性能优化推理加速自然语言处理
该开源项目聚焦于推测解码技术的研究与实现,旨在提升大型语言模型的文本生成效率。项目涵盖了多种推测解码策略,包括提前退出、推测采样和先知变压器。同时,项目致力于优化批处理推测解码,以增强整体性能。研究计划还包括对比不同策略的效果,并探索微观优化方法。这些工作为加快AI模型推理速度提供了新的技术思路。
SpA-Former-shadow-removal - Transformer模型实现高效图像去阴影
GithubIJCNN 2023SpA-FormerTransformer图像阴影去除开源项目注意力机制
SpA-Former是一种基于Transformer的图像去阴影模型,采用空间注意力机制提取阴影特征。在ISTD数据集上,该模型在PSNR、SSIM和RMSE指标方面表现出色。SpA-Former具有参数量少、计算效率高的特点,适用于实际场景的阴影去除。该研究已在IJCNN 2023会议发表,并开源了预训练模型和测试结果,便于研究者复现和对比。
ai-game-devtools - AI游戏开发工具的最新动向和详情
AI Game DevToolsAgentGPTCodeGithubLLMUnity开源项目
关注最新的AI游戏开发工具,如大型语言模型(LLM)、自主Agent、代码生成、写作助手、图片生成、纹理处理、着色器、3D模型、动画、视频、音频、音乐、歌声和数据分析。项目包括AgentGPT、AICommand、Auto-GPT、BabyAGI、ChatGPT-API-unity等。支持Unity和Unreal Engine的专用集成工具,还提供多种开源项目和学术研究链接,帮助开发者高效创建和优化AI驱动的游戏内容。
SMARTS - 自动驾驶多智能体强化学习模拟平台
GithubSMARTS人工智能仿真平台多智能体强化学习开源项目自动驾驶
SMARTS是一个专注于真实和多样化交互的自动驾驶多智能体强化学习模拟平台,由华为诺亚方舟实验室开发。该平台提供丰富的文档、示例和模型,支持研究人员进行自动驾驶领域的复杂实验。SMARTS具有高度可扩展性,能够模拟各种复杂交通场景,为自动驾驶技术研究提供了重要的仿真环境。
segformer-b2-finetuned-ade-512-512 - SegFormer模型实现高效语义分割的新方法
GithubHugging FaceHuggingfaceSegFormerTransformer图像分割开源项目模型视觉
SegFormer模型在ADE20K数据集上微调,支持512x512分辨率图像的语义分割,由层次Transformer编码器和轻量级MLP解码头构成,适用于ADE20K和Cityscapes等基准。模型先在ImageNet-1k上预训练,再在下游任务上微调,适合多种分割任务。
TriForce - 层级推测解码实现长序列生成的高效无损加速
GithubTriForce开源项目推理加速无损加速深度学习长序列生成
TriForce是一种新型长序列生成加速技术,无需额外训练即可使用。通过层级推测解码方法,该技术在保持生成质量的同时大幅提高速度。TriForce支持多种长上下文Llama模型,提供片上和卸载运行模式以适应不同硬件。在A100和RTX 4090等GPU上,TriForce展现出优异性能,为大型语言模型的高效部署开辟新途径。
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