TopoNet

自动驾驶场景拓扑推理的图神经网络方法

TopoNet 场景拓扑推理自动驾驶图神经网络 OpenLane-V2 Github 开源项目

TopoNet是一个端到端框架，用于推理自动驾驶场景中车道中心线和交通元素间的连接关系。该框架采用图神经网络和知识图结构，整合异构特征并加强特征交互。TopoNet在OpenLane-V2数据集上展现了领先性能，为自动驾驶场景拓扑推理树立新标准。项目提供开源代码和预训练模型，促进自动驾驶研究发展。

Top2Vec - 自动化主题检测和语义搜索的创新技术

GithubTop2Vec主题建模开源项目机器学习自然语言处理语义搜索

Top2Vec是一种创新的主题建模和语义搜索算法。它能自动检测文本主题,生成主题、文档和词向量的联合嵌入。该算法无需停用词列表和词形还原,可处理短文本,并提供内置搜索功能。通过识别文档密集聚类,Top2Vec为文本分析和信息检索提供了强大的解决方案。

GameFormer - 结合游戏理论的自动驾驶交互预测规划模型

GameFormerGithubTransformer交互预测开源项目自动驾驶规划

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。

PointTransformerV3 - 先进的点云处理框架

GithubPoint Transformer V3开源项目深度学习点云处理计算机视觉语义分割

PointTransformerV3是一个创新的点云处理框架，在多个基准测试中展现出卓越性能。该项目优化了模型结构，提升了运行速度和处理能力。它适用于室内外场景的语义分割，通过多数据集预训练进一步增强了效果。研究人员可利用开源代码和预训练模型轻松复现结果或应用于自身项目。

Agent-Driver - 革命性智能驾驶系统融合人类智慧与AI技术

Agent-DriverGithub人工智能大型语言模型开源项目自动驾驶认知代理

Agent-Driver是一个创新型自动驾驶系统，通过大型语言模型作为认知代理，将人类智能整合到自动驾驶中。系统包括多功能工具库、认知记忆和推理引擎，实现类人的推理和决策能力。在nuScenes基准测试中，Agent-Driver性能显著超越现有方法，并展现出优秀的可解释性和少样本学习能力。这一项目为自动驾驶领域提供了新的研究方向，向实现人类级别驾驶迈进。

CogDL - 应用于节点分类、图分类等任务的图深度学习工具包

CogDLGNNGPU优化Github图深度学习开源项目自动机器学习

CogDL是一个应用于节点分类、图分类等任务的图深度学习工具包。它具备高效性、易用性和可扩展性的特点，通过提供优化的操作符加快训练速度并节省GPU内存。CogDL还提供易用的API，并支持广泛的模型和数据集。最新版新增了图自监督学习示例和混合精度训练功能，适用于多种图神经网络分析任务。

slam_in_autonomous_driving - 自动驾驶SLAM技术教程及开源代码实现

GithubSLAM开源项目惯性导航激光建图组合导航自动驾驶

此项目提供自动驾驶SLAM技术的开源教程书籍和代码。内容涵盖惯性导航、组合导航、激光建图和定位等核心算法，包括误差状态卡尔曼滤波、预积分、ICP和NDT等经典SLAM算法的实现。书中提供简洁的数学推导和代码示例，并配有丰富数据集和动态演示，有助于深入理解自动驾驶中的SLAM技术。

CustomNet - 创新的物体定制与多视角生成扩散模型

CustomNetGithub对象定制开源项目文本生成图像深度学习视角控制

CustomNet是一个创新的文本到图像扩散模型框架，专注于物体定制和多视角生成。该模型整合了3D新视角合成能力，实现物体空间位置和视角的灵活调整，同时保持物体身份。CustomNet无需测试时优化，可同时控制视角、位置和文本，在身份保持、多样性和协调性方面表现出色。这一技术为物体定制和图像生成领域开辟了新的可能性。

egnn-pytorch - PyTorch实现的E(n)等变图神经网络

EGNNGithub分子预测图神经网络坐标更新开源项目特征更新

这个开源项目使用PyTorch实现了E(n)等变图神经网络(EGNN)。项目提供了EGNN的简洁接口,支持边特征和稀疏邻居等功能。EGNN在动力系统建模和分子活性预测等任务中表现领先。项目还包含详细示例和稳定性优化方法,适用于处理复杂的图结构数据。

graph-neural-network-course - 图神经网络教程，从基础架构到前沿技术

GithubPyTorch Geometric图分类图神经网络开源项目深度学习节点分类

这个项目是一个全面的图神经网络（GNN）教程，内容涵盖基础架构到最新技术。课程包含四个章节：GNN简介、图注意力网络、GraphSAGE和图同构网络，每章配有详细文章和实践代码。教程旨在帮助学习者掌握GNN的核心概念和实现方法，适合对深度学习感兴趣的研究者和开发者。

LandMark - 先进的大规模3D城市场景重建与渲染技术

GithubGridNeRFLandMark三维重建并行训练开源项目神经辐射场

LandMark是一个基于GridNeRF的大规模3D城市场景重建与渲染系统。通过并行计算、算子优化和算法改进,该系统实现了100平方公里以上城市数据的高效3D神经场景训练,渲染分辨率可达4K。LandMark不仅支持场景布局调整和风格化等功能,还提供了完整的训练、渲染和应用基础设施,为大规模真实世界3D重建开辟了新的可能。

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