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。

EFG - 高效灵活的深度学习框架支持多项计算机视觉任务

3D目标检测EFGGithub开源项目深度学习框架目标跟踪计算机视觉

EFG是一个高效、灵活且通用的深度学习框架，采用最小化设计。该框架支持2D和3D目标检测、全景分割等多种计算机视觉任务，并在Waymo和nuScenes等数据集上展现优异性能。EFG集成了多个最新研究成果，如TrajectoryFormer和ConQueR，为3D目标检测和跟踪领域提供创新解决方案。研究人员可利用EFG的项目模板探索各种研究主题。

awesome-knowledge-driven-AD - 知识驱动自动驾驶技术的前沿研究资源库

Autonomous DrivingGithub开源项目数据集环境模拟知识驱动驾驶智能体

mask2former-swin-large-mapillary-vistas-semantic - Mask2Former模型整合多尺度变形和掩码注意力实现高效图像分割

GithubHuggingfaceMask2Former图像分割开源项目模型深度学习计算机视觉语义分割

Mask2Former是基于Swin骨干网络的大型模型，针对Mapillary Vistas数据集进行语义分割训练。该模型采用统一方法处理实例、语义和全景分割任务，通过预测掩码集合及对应标签实现。结合多尺度变形注意力Transformer和掩码注意力机制，Mask2Former在性能和效率上均优于先前的SOTA模型MaskFormer。模型支持批量处理，输出类别和掩码查询逻辑，便于后续处理和结果可视化。

Cam2BEV - 深度学习实现多视角车载图像到语义分割鸟瞰图转换

Cam2BEVGithub开源项目深度学习自动驾驶语义分割鸟瞰图

该项目提出一种深度学习方法,将多个车载摄像头图像转换为语义分割鸟瞰图(BEV)。采用合成数据集训练,可良好泛化到真实场景。方法使用语义分割图像作为输入,缩小了仿真与真实数据的差距,无需手动标注。项目开源了代码、网络架构和数据集,适用于自动驾驶环境感知研究。相比传统逆透视映射,该方法在处理3D物体和遮挡区域时表现更佳。

toolformer-pytorch - 语言模型自主学习工具使用，提高API调用效率

API调用GithubMetaAIPytorchStability.aiToolformer开源项目

Toolformer-Pytorch是由MetaAI开发的开源项目，旨在使语言模型能够自主调用API工具来完成任务。得益于Stability.ai的支持和开源社区的贡献，该项目显著提升了语言模型对工具的理解和使用能力。无论是时间查询还是简单的数学运算，Toolformer都表现出色，同时通过优化和微调，降低了文本困惑度。安装简单，适用于各种Python环境。

awesome-game-ai - 游戏AI多智能体学习资源与最新研究进展汇总

Game AIGithub多智能体学习开源项目强化学习德州扑克

该项目汇集了游戏AI领域多智能体学习的优秀资源,包括开源项目、论文、会议和竞赛信息。涵盖德州扑克、斗地主、星际争霸等多种完全/不完全信息游戏。重点展示深度强化学习在游戏AI中的应用及最新研究进展,为游戏AI研究者提供全面的参考资料。

Nonstationary_Transformers - 创新时间序列预测方法应对非平稳数据

GithubNon-stationary Transformers开源项目时间序列预测模型架构注意力机制深度学习

Non-stationary Transformers项目开发了新型时间序列预测方法，采用系列平稳化和去平稳注意力机制处理非平稳数据。该方法在多个基准数据集上展现出优异性能，并能有效提升现有注意力模型的预测效果。项目开源了完整代码和实验脚本，为时间序列预测研究和应用提供了重要参考。

mit-b5 - SegFormer层次化Transformer编码器预训练模型

GithubHuggingfaceSegFormerTransformer图像分类开源项目模型语义分割预训练模型

SegFormer (b5-sized) encoder是一个在ImageNet-1k上预训练的语义分割模型。它采用层次化Transformer编码器结构，为下游任务微调提供基础。该模型在ADE20K和Cityscapes等语义分割基准测试中表现优异，同时也适用于图像分类等相关任务。用户可通过简洁的Python代码轻松调用此模型进行实验和应用开发。

Flowformer - Flowformer 利用保护流网络实现 Transformer 线性化和长序列处理

FlowformerGithubTransformer开源项目注意力机制流网络理论线性复杂度

Flowformer 是一种 Transformer 模型，通过引入保护流网络理论，实现了线性复杂度的注意力机制。它能够处理超过4000多个标记的长序列，在视觉、自然语言处理、时间序列和强化学习等领域表现优异。在长序列建模任务中，Flowformer 的平均准确率达到56.48%，超过了 Performer 和 Reformer 等现有方法。该项目不依赖特定归纳偏置，提供了核心代码实现和多个领域的应用示例，为研究人员和开发者提供了一个通用的基础模型。

oneformer_ade20k_swin_tiny - 通过单一模型实现多任务图像分割的统一框架

GithubHuggingfaceOneFormer图像分割实例分割开源项目模型深度学习语义分割

OneFormer通过单一架构实现语义、实例和全景分割的统一处理。基于ADE20k数据集训练并采用Swin主干网络，这个紧凑型模型仅需一次训练即可完成多种图像分割任务。其独特的任务令牌机制实现了训练引导和推理动态化，为图像分割领域提供了高效的解决方案。

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