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TopoNet

自动驾驶场景拓扑推理的图神经网络方法

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。

lidar-bonnetal - LiDAR点云语义分割开源框架
GithubLiDAR-BonnetalSemanticKITTI开源项目深度学习点云语义分割
LiDAR-Bonnetal是一个开源的LiDAR点云语义分割框架,使用距离图像作为中间表示。该项目提供训练管道和多个基于SemanticKITTI数据集的预训练模型。框架支持多种网络架构,如SqueezeNet和DarkNet变体,并提供了这些模型在SemanticKITTI数据集上的预训练权重和预测结果。虽然项目已归档,但其代码和模型仍可用于研究和学习LiDAR数据处理技术。研究者可以利用这些资源进行点云语义分割的相关研究。
tract - 神经网络推理工具,支持多种格式与优化
GithubNNEFONNXTensorFlowtract开源项目神经网络推理
`tract`是一款神经网络推理工具,支持读取和优化ONNX与NNEF格式。它提供多种神经网络模型的支持,并附有详尽的技术文档和应用实例,适用于移动设备和微控制器等多种应用场景。
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。
gnn - 用于TensorFlow平台的图神经网络库,支持异构和同构图
GithubKeras层TensorFlow GNN分布式图采样工具图神经网络开源项目数据准备工具
TensorFlow GNN是一个用于TensorFlow平台的图神经网络库,支持异构和同构图。它提供了GraphTensor类型来表示多类型节点和边,数据准备工具以及高效的图采样器。库中包含可直接使用的模型和Keras层,提供高层次的训练API。TF-GNN广泛应用于各种图挖掘任务,用户可在Google Colab上无需安装直接运行示例。它兼容TensorFlow 2.12及以上版本和相关GPU驱动,主要在Linux环境测试。
pytorch_geometric - 图形神经网络开发库
GithubPyTorch Geometric图神经网络开源项目数据处理机器学习深度学习
PyTorch Geometric是一个基于PyTorch的图形神经网络库,旨在简化结构化数据的建模与训练流程。支持小批量和大规模图的处理,并提供全面的GPU加速、数据管道处理以及常用基准数据集。这使得它成为机器学习研究者和初学者理想的选择。
pytorch_connectomics - PyTorch Connectomics加速大脑神经连接图谱构建
GithubPyTorch Connectomics图像分割开源项目深度学习框架神经连接重建连接组学
PyTorch Connectomics是一个面向神经科学领域的开源深度学习框架,专门用于处理电子显微镜采集的大脑图像数据。该框架支持连接组学中的自动和半自动语义及实例分割,提供多任务学习、主动学习和半监督学习功能。它采用分布式和混合精度优化技术,能高效处理大规模数据集。框架包含多种编码器-解码器架构,如定制3D UNet和特征金字塔网络模型,并提供全面的体积数据增强功能。由哈佛大学视觉计算组维护,PyTorch Connectomics致力于加速大脑神经连接图谱的重建过程。
deepsnap - 高效灵活的图神经网络库 支持异构图和标准化流程
DeepSNAPGithubNetworkXPyTorch Geometric图深度学习开源项目异构图
DeepSNAP是一个专为图神经网络设计的Python库,连接NetworkX和PyTorch Geometric,提供灵活的图操作和标准化流程。它支持高效的图操作和转换、异构图处理,并提供数据集分割、负采样等功能。DeepSNAP的API易于使用,适用于节点分类、链接预测和图分类等多种图学习任务。
mahalanobis_3d_multi_object_tracking - 在NuScenes Tracking Challenge中荣获冠军,提升了自主驾驶3D多目标追踪的准确率
AB3DMOTAutonomous DrivingGithubNuScenes Tracking ChallengeProbabilistic TrackingStanford University开源项目
该项目提出了一种在线3D多目标追踪方法,在NeurIPS 2019 AI Driving Olympics Workshop上荣获NuScenes Tracking Challenge冠军。与AB3DMOT方法相比,显著提高了较小目标如行人的追踪精度。项目提供了详尽的技术报告与源码,以及详细的运行步骤,便于他人复现结果。使用MEGVII的检测结果,该方法在多目标追踪准确率(AMOTA)上表现出色,特别是对行人和小型目标的追踪效果尤为明显。
DriveMLM - 融合大语言模型的自动驾驶行为规划框架
DriveMLMGithub多模态大语言模型开源项目自动驾驶行为规划
DriveMLM是一个创新的自动驾驶框架,融合了大语言模型技术。该框架通过标准化决策状态、采用多模态大语言模型进行行为规划,并设计数据引擎收集训练数据,实现了在真实模拟环境中的闭环自动驾驶。在CARLA Town05 Long测试中,DriveMLM获得76.1分的驾驶得分,比Apollo基准高出4.7分。这一成果为大语言模型在自动驾驶领域的应用提供了新的研究方向。
awesome-neural-geometry - 神经表征几何学全面资源汇编
Github几何机器学习开源项目微分几何拓扑学神经几何群论
这个开源项目汇集了神经表征几何学领域的全面资源,涵盖大脑、深度网络等多个研究方向。内容包括抽象代数、微分几何等基础知识,以及几何机器学习、计算神经科学的前沿进展。项目还提供开源数据集和软件库链接,为研究人员提供便利。作为一个持续更新的协作平台,该项目致力于为神经表征中的对称性和几何学研究提供全面参考。
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